論文の概要: An Integrated Approach for Video Captioning and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09153v1
• Date: Sun, 23 Jan 2022 01:06:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 13:59:58.609282
• Title: An Integrated Approach for Video Captioning and Applications
• Title（参考訳）: ビデオキャプションと応用のための統合的アプローチ
• Authors: Soheyla Amirian, Thiab R. Taha, Khaled Rasheed, Hamid R. Arabnia
• Abstract要約: ビデオのキャプションにより、長いビデオに適用するためのハイブリッドなディープラーニングアーキテクチャを設計する。 我々は、画像、ビデオ、自然言語をリンクすることは、多くの実用的な利点と即時的な実践的応用をもたらすと論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physical computing infrastructure, data gathering, and algorithms have recently had significant advances to extract information from images and videos. The growth has been especially outstanding in image captioning and video captioning. However, most of the advancements in video captioning still take place in short videos. In this research, we caption longer videos only by using the keyframes, which are a small subset of the total video frames. Instead of processing thousands of frames, only a few frames are processed depending on the number of keyframes. There is a trade-off between the computation of many frames and the speed of the captioning process. The approach in this research is to allow the user to specify the trade-off between execution time and accuracy. In addition, we argue that linking images, videos, and natural language offers many practical benefits and immediate practical applications. From the modeling perspective, instead of designing and staging explicit algorithms to process videos and generate captions in complex processing pipelines, our contribution lies in designing hybrid deep learning architectures to apply in long videos by captioning video keyframes. We consider the technology and the methodology that we have developed as steps toward the applications discussed in this research.
• Abstract（参考訳）: 物理コンピューティングインフラストラクチャ、データ収集、アルゴリズムは最近、画像やビデオから情報を抽出するための重要な進歩を遂げている。 この成長は特に画像キャプションやビデオキャプションで顕著である。 しかし、ビデオキャプションの進歩のほとんどは、今でも短いビデオで行われている。 本研究では,ビデオフレーム全体の小さなサブセットであるキーフレームを使用することで,より長い動画をキャプションする。 数千フレームを処理する代わりに、キーフレームの数に応じて数フレームしか処理されない。 多くのフレームの計算とキャプション処理の速度との間にはトレードオフがある。 本研究のアプローチは,実行時間と精度のトレードオフをユーザが指定できるようにすることである。 さらに,画像や映像,自然言語をリンクすることで,実用上のメリットや即効的な応用が期待できる。 モデリングの観点からは、ビデオの処理や複雑な処理パイプラインでキャプションを生成するために、明示的なアルゴリズムを設計してステージングするのではなく、ビデオキーフレームをキャプションして長いビデオに適用するためのハイブリッドなディープラーニングアーキテクチャを設計することに貢献しています。 本研究では,本研究で議論されるアプリケーションへのステップとして開発した技術と方法論について考察する。

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