論文の概要: SummaryNet: A Multi-Stage Deep Learning Model for Automatic Video Summarisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09424v1
• Date: Wed, 19 Feb 2020 18:24:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 13:00:49.294935
• Title: SummaryNet: A Multi-Stage Deep Learning Model for Automatic Video Summarisation
• Title（参考訳）: SummaryNet: 自動ビデオ要約のための多段階ディープラーニングモデル
• Authors: Ziyad Jappie and David Torpey and Turgay Celik
• Abstract要約: 本稿では,自動要約のための教師あり学習フレームワークとして,SupiseNetを紹介する。 2ストリームの畳み込みネットワークを使用して、空間(外観)と時間(動き)の表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video summarisation can be posed as the task of extracting important parts of a video in order to create an informative summary of what occurred in the video. In this paper we introduce SummaryNet as a supervised learning framework for automated video summarisation. SummaryNet employs a two-stream convolutional network to learn spatial (appearance) and temporal (motion) representations. It utilizes an encoder-decoder model to extract the most salient features from the learned video representations. Lastly, it uses a sigmoid regression network with bidirectional long short-term memory cells to predict the probability of a frame being a summary frame. Experimental results on benchmark datasets show that the proposed method achieves comparable or significantly better results than the state-of-the-art video summarisation methods.
• Abstract（参考訳）: ビデオ要約は、ビデオで何が起こったかの情報を要約するためにビデオの重要な部分を抽出するタスクとして提示することができる。 本稿では,自動要約のための教師あり学習フレームワークとしてSessionNetを紹介する。 SummaryNetは2ストリームの畳み込みネットワークを使って空間(外観)と時間(動き)の表現を学習する。 エンコーダ・デコーダモデルを用いて、学習したビデオ表現から最も有能な特徴を抽出する。 最後に、双方向長短期メモリセルを備えたシグモイド回帰ネットワークを用いて、フレームが要約フレームである確率を予測する。 ベンチマークデータセットにおける実験結果は,提案手法が最先端ビデオ要約法と同等か,あるいは著しく良好な結果が得られることを示した。

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