論文の概要: A Unified Framework for Shot Type Classification Based on Subject Centric Lens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03548v1
• Date: Sat, 8 Aug 2020 15:49:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 11:45:44.444223
• Title: A Unified Framework for Shot Type Classification Based on Subject Centric Lens
• Title（参考訳）: 被写体中心レンズに基づくショット型分類の統一的枠組み
• Authors: Anyi Rao, Jiaze Wang, Linning Xu, Xuekun Jiang, Qingqiu Huang, Bolei Zhou, Dahua Lin
• Abstract要約: 主観的誘導ネットワーク(SGNet)を用いたショット型認識のための学習フレームワークを提案する。 SGNetは、ショットの主題と背景を2つのストリームに分け、それぞれがスケールとムーブメントタイプの分類のための別々のガイダンスマップとして機能する。 大規模なデータセットであるMovieShotsを構築し、7Kフィルムトレーラーから46K枚の写真と、それらのスケールとムーブメントのアノテーションを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.26211834443558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shots are key narrative elements of various videos, e.g. movies, TV series, and user-generated videos that are thriving over the Internet. The types of shots greatly influence how the underlying ideas, emotions, and messages are expressed. The technique to analyze shot types is important to the understanding of videos, which has seen increasing demand in real-world applications in this era. Classifying shot type is challenging due to the additional information required beyond the video content, such as the spatial composition of a frame and camera movement. To address these issues, we propose a learning framework Subject Guidance Network (SGNet) for shot type recognition. SGNet separates the subject and background of a shot into two streams, serving as separate guidance maps for scale and movement type classification respectively. To facilitate shot type analysis and model evaluations, we build a large-scale dataset MovieShots, which contains 46K shots from 7K movie trailers with annotations of their scale and movement types. Experiments show that our framework is able to recognize these two attributes of shot accurately, outperforming all the previous methods.
• Abstract（参考訳）: ショットは、映画、テレビシリーズ、インターネット上で繁栄しているユーザー生成ビデオなど、様々なビデオの重要な物語要素である。 ショットの種類は、基本的なアイデア、感情、メッセージの表現方法に大きな影響を与えます。 ショットタイプを解析する技術は、ビデオの理解にとって重要である。 ショットタイプの分類は、フレームの空間構成やカメラの動きなど、ビデオコンテンツを超えた追加情報を必要とするため困難である。 これらの課題に対処するために,ショット型認識のための学習フレームワークであるSGNetを提案する。 SGNetは、ショットの主題と背景を2つのストリームに分け、それぞれがスケールとムーブメントタイプの分類のためのガイダンスマップとして機能する。 撮影型分析とモデル評価を容易にするために,7k映画トレーラーの46kショットを含む大規模データセットmovieshotsを構築した。 実験により,本フレームワークはこれらの2つの属性を正確に認識でき,従来の手法よりも優れていた。

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