論文の概要: A Video Summarization Method Using Temporal Interest Detection and Key Frame Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12581v1
• Date: Sun, 26 Sep 2021 12:15:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:17:13.455317
• Title: A Video Summarization Method Using Temporal Interest Detection and Key Frame Prediction
• Title（参考訳）: 時間的興味検出とキーフレーム予測を用いた映像要約手法
• Authors: Yubo An and Shenghui Zhao
• Abstract要約: ビデオ要約は、シーケンスラベリングと時間的興味検出問題の組み合わせとして定式化される。 本研究ではまず,フレームレベルの重要度と時間的関心区間を同時に予測するフレキシブル・ユニバーサル・ネットワーク・フレームを構築した。 2つのベンチマークデータセットのテストと分析により,本手法の有効性が証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9596068699962323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, a Video Summarization Method using Temporal Interest Detection and Key Frame Prediction is proposed for supervised video summarization, where video summarization is formulated as a combination of sequence labeling and temporal interest detection problem. In our method, we firstly built a flexible universal network frame to simultaneously predicts frame-level importance scores and temporal interest segments, and then combine the two components with different weights to achieve a more detailed video summarization. Extensive experiments and analysis on two benchmark datasets prove the effectiveness of our method. Specifically, compared with other state-of-the-art methods, its performance is increased by at least 2.6% and 4.2% on TVSum and SumMe respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,映像要約をシーケンスラベリングと時間的関心検出の組合せとして定式化した教師付き映像要約に対して,時間的関心検出と鍵フレーム予測を用いた映像要約法を提案する。 提案手法では,まず,フレームレベルの重要度スコアと時間的関心セグメントを同時に予測するフレキシブルなユニバーサルネットワークフレームを構築し,その2つのコンポーネントを異なる重み付けで組み合わせ,より詳細な映像要約を実現する。 2つのベンチマークデータセットの大規模な実験と解析により,本手法の有効性が証明された。 具体的には、他の最先端の方法と比較して、TVSumとSumMeでそれぞれ2.6%と4.2%のパフォーマンスが向上している。

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