Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep video representation learning: a survey

論文の概要: Deep video representation learning: a survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06574v1
Date: Fri, 10 May 2024 16:20:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-13 15:18:23.363586
Title: Deep video representation learning: a survey
Title（参考訳）: ディープビデオ表現学習 : サーベイ
Authors: Elham Ravanbakhsh, Yongqing Liang, J. Ramanujam, Xin Li,
Abstract要約: 近年,視覚データに対する逐次的特徴学習法が提案され,その特徴と欠点を比較して一般的なビデオ解析を行った。ビデオ解析と理解を含むコンピュータビジョンタスクにおいて、ビデオの効果的な機能を構築することが根本的な問題である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9589745881431435
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper provides a review on representation learning for videos. We classify recent spatiotemporal feature learning methods for sequential visual data and compare their pros and cons for general video analysis. Building effective features for videos is a fundamental problem in computer vision tasks involving video analysis and understanding. Existing features can be generally categorized into spatial and temporal features. Their effectiveness under variations of illumination, occlusion, view and background are discussed. Finally, we discuss the remaining challenges in existing deep video representation learning studies.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオの表現学習についてレビューする。近年の時空間的特徴学習手法を逐次的視覚データに分類し,その長所と短所を比較して一般的な映像解析を行う。ビデオ解析と理解を含むコンピュータビジョンタスクにおいて、ビデオの効果的な機能を構築することが根本的な問題である。既存の特徴は一般に空間的特徴と時間的特徴に分けられる。照明・閉塞・視界・背景のバリエーションによる効果について論じる。最後に,既存の深層映像表現学習研究における課題について考察する。

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