論文の概要: A Challenging Multimodal Video Summary: Simultaneously Extracting and Generating Keyframe-Caption Pairs from Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01575v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 02:17:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 16:32:28.941859
• Title: A Challenging Multimodal Video Summary: Simultaneously Extracting and Generating Keyframe-Caption Pairs from Video
• Title（参考訳）: マルチモーダルなビデオ概要: ビデオからキーフレーム・キャプション・ペアを同時に抽出して生成する
• Authors: Keito Kudo, Haruki Nagasawa, Jun Suzuki, Nobuyuki Shimizu
• Abstract要約: 本稿では,タスクの訓練と評価を行うためのマルチモーダル映像要約タスク設定とデータセットを提案する。 対象のタスクは、所定のビデオを複数のキャプチャペアに要約し、それらをリスト可能な形式で表示して、ビデオコンテンツを素早く把握することである。 この課題は実践的な応用として有用であり、研究に値する極めて困難な問題を提示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.579167394855197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a practical multimodal video summarization task setting and a dataset to train and evaluate the task. The target task involves summarizing a given video into a predefined number of keyframe-caption pairs and displaying them in a listable format to grasp the video content quickly. This task aims to extract crucial scenes from the video in the form of images (keyframes) and generate corresponding captions explaining each keyframe's situation. This task is useful as a practical application and presents a highly challenging problem worthy of study. Specifically, achieving simultaneous optimization of the keyframe selection performance and caption quality necessitates careful consideration of the mutual dependence on both preceding and subsequent keyframes and captions. To facilitate subsequent research in this field, we also construct a dataset by expanding upon existing datasets and propose an evaluation framework. Furthermore, we develop two baseline systems and report their respective performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実用的なマルチモーダルビデオ要約タスク設定と,タスクの訓練と評価のためのデータセットを提案する。 対象のタスクは、所定の動画を予め定義された数のキーフレームとカプセルのペアに要約し、それらをリスト可能な形式で表示して、ビデオコンテンツを素早く把握することである。 本課題は,映像(キーフレーム)の形式で映像から重要なシーンを抽出し,各キーフレームの状況を説明するキャプションを生成することである。 この課題は実践的な応用として有用であり、研究に値する極めて困難な問題を提示している。 具体的には、キーフレーム選択性能とキャプション品質を同時に最適化するには、前後のキーフレームとキャプションの相互依存を慎重に考慮する必要がある。 この分野での研究を促進するために、既存のデータセットを拡張してデータセットを構築し、評価フレームワークを提案する。 さらに,2つのベースラインシステムを開発し,その性能を報告する。

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