論文の概要: An Integrated Framework for Multi-Granular Explanation of Video Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10082v1
- Date: Thu, 16 May 2024 13:25:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 14:12:27.827290
- Title: An Integrated Framework for Multi-Granular Explanation of Video Summarization
- Title（参考訳）: 映像要約の多角的説明のための統合化フレームワーク
- Authors: Konstantinos Tsigos, Evlampios Apostolidis, Vasileios Mezaris,
- Abstract要約: このフレームワークは、フラグメントレベルとビジュアルオブジェクトレベルの両方で説明を生成する方法を統合する。
開発フレームワークの性能は,最先端の要約手法と2つのデータセットを用いて評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.076406622352117
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose an integrated framework for multi-granular explanation of video summarization. This framework integrates methods for producing explanations both at the fragment level (indicating which video fragments influenced the most the decisions of the summarizer) and the more fine-grained visual object level (highlighting which visual objects were the most influential for the summarizer). To build this framework, we extend our previous work on this field, by investigating the use of a model-agnostic, perturbation-based approach for fragment-level explanation of the video summarization results, and introducing a new method that combines the results of video panoptic segmentation with an adaptation of a perturbation-based explanation approach to produce object-level explanations. The performance of the developed framework is evaluated using a state-of-the-art summarization method and two datasets for benchmarking video summarization. The findings of the conducted quantitative and qualitative evaluations demonstrate the ability of our framework to spot the most and least influential fragments and visual objects of the video for the summarizer, and to provide a comprehensive set of visual-based explanations about the output of the summarization process.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,映像要約の多言語的説明のための統合フレームワークを提案する。
このフレームワークは、断片レベル(要約者の判断に最も影響を与えたビデオフラグメントの表示)とよりきめ細かいビジュアルオブジェクトレベル(要約者にとって最も影響力のあるビジュアルオブジェクトのハイライト)の両方で説明を生成する方法を統合する。
このフレームワークを構築するために,ビデオ要約結果のフラグメントレベル説明にモデルに依存しない摂動に基づくアプローチを適用し,ビデオ汎視分割の結果と摂動に基づく説明アプローチの適応を組み合わせてオブジェクトレベルの説明を生成する手法を提案する。
映像要約のベンチマークを行うために,最先端の要約手法と2つのデータセットを用いて,開発フレームワークの性能を評価する。
本研究の定量的および質的評価の結果は,要約者の映像の最も影響力の低い断片や視覚的対象を識別するフレームワークの能力を示し,要約プロセスの出力に関する視覚的説明の包括的セットを提供する。
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