論文の概要: Temporal and Contextual Transformer for Multi-Camera Editing of TV Shows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08737v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 04:11:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 17:42:41.031270
• Title: Temporal and Contextual Transformer for Multi-Camera Editing of TV Shows
• Title（参考訳）: テレビ番組のマルチカメラ編集のための時間・文脈変換器
• Authors: Anyi Rao, Xuekun Jiang, Sichen Wang, Yuwei Guo, Zihao Liu, Bo Dai, Long Pang, Xiaoyu Wu, Dahua Lin, Libiao Jin
• Abstract要約: まず、コンサート、スポーツゲーム、ガラショー、コンテストを含む4つの異なるシナリオを用いて、この設定に関する新しいベンチマークを収集する。 14時間編集されたビデオに貢献する88時間の生のビデオが含まれている。 歴史的ショットやその他の視点からのヒントを利用してショット遷移決定を行う新しいアプローチである時間的・文脈的変換器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.54243912535667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to choose an appropriate camera view among multiple cameras plays a vital role in TV shows delivery. But it is hard to figure out the statistical pattern and apply intelligent processing due to the lack of high-quality training data. To solve this issue, we first collect a novel benchmark on this setting with four diverse scenarios including concerts, sports games, gala shows, and contests, where each scenario contains 6 synchronized tracks recorded by different cameras. It contains 88-hour raw videos that contribute to the 14-hour edited videos. Based on this benchmark, we further propose a new approach temporal and contextual transformer that utilizes clues from historical shots and other views to make shot transition decisions and predict which view to be used. Extensive experiments show that our method outperforms existing methods on the proposed multi-camera editing benchmark.
• Abstract（参考訳）: 複数のカメラの中から適切なカメラビューを選択する能力は、テレビ番組の配信において重要な役割を果たす。 しかし、高品質なトレーニングデータがないため、統計的パターンを把握し、インテリジェントな処理を適用するのは難しい。 この問題を解決するために,我々はまず,コンサート,スポーツゲーム,ガラショー,コンテストを含む4つの異なるシナリオを用いて,この設定の新たなベンチマークを収集し,それぞれのシナリオに異なるカメラで記録された6つの同期トラックが含まれている。 14時間編集されたビデオにコントリビュートする88時間生ビデオが含まれている。 さらに,このベンチマークに基づいて,過去の写真やその他の視点からの手がかりを活用し,ショット遷移決定を行い,どの視点を使用するかを予測する新しい手法を提案する。 大規模な実験により,提案手法は,提案したマルチカメラ編集ベンチマークにおける既存手法よりも優れていた。

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