論文の概要: Context-Aware Temporal Embedding of Objects in Video Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12789v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 01:44:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 16:19:03.060563
• Title: Context-Aware Temporal Embedding of Objects in Video Data
• Title（参考訳）: 映像データ中の物体の時間的埋め込み
• Authors: Ahnaf Farhan, M. Shahriar Hossain,
• Abstract要約: ビデオ分析において、時間的コンテキストを理解することは、時間とともにオブジェクトの相互作用、イベントパターン、コンテキストの変化を認識するために不可欠である。 提案モデルは、隣接するビデオフレームからのオブジェクト間の隣接性と意味的類似性を利用して、コンテキスト対応の時間的オブジェクト埋め込みを構築する。 実証実験により、従来の視覚的埋め込みと組み合わせて、文脈対応の時間的埋め込みを利用でき、下流アプリケーションの有効性を高めることができることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In video analysis, understanding the temporal context is crucial for recognizing object interactions, event patterns, and contextual changes over time. The proposed model leverages adjacency and semantic similarities between objects from neighboring video frames to construct context-aware temporal object embeddings. Unlike traditional methods that rely solely on visual appearance, our temporal embedding model considers the contextual relationships between objects, creating a meaningful embedding space where temporally connected object's vectors are positioned in proximity. Empirical studies demonstrate that our context-aware temporal embeddings can be used in conjunction with conventional visual embeddings to enhance the effectiveness of downstream applications. Moreover, the embeddings can be used to narrate a video using a Large Language Model (LLM). This paper describes the intricate details of the proposed objective function to generate context-aware temporal object embeddings for video data and showcases the potential applications of the generated embeddings in video analysis and object classification tasks.
• Abstract（参考訳）: ビデオ分析において、時間的コンテキストを理解することは、時間とともにオブジェクトの相互作用、イベントパターン、コンテキストの変化を認識するために不可欠である。 提案モデルは、隣接するビデオフレームからのオブジェクト間の隣接性と意味的類似性を利用して、コンテキスト対応の時間的オブジェクト埋め込みを構築する。 視覚的外観にのみ依存する従来の手法とは異なり、我々の時間的埋め込みモデルは、物体間の文脈的関係を考慮し、時間的に連結された物体のベクトルが近接している有意義な埋め込み空間を作成する。 実証実験により、従来の視覚的埋め込みと併用して、文脈対応の時間的埋め込みを用いることで、下流アプリケーションの有効性を高めることができることが示された。 さらに、埋め込みは、Large Language Model (LLM)を使用してビデオをナレーションするために使用することができる。 本稿では,映像データにコンテキスト対応の時間的オブジェクト埋め込みを生成する目的関数の複雑な詳細を述べるとともに,映像解析やオブジェクト分類タスクにおいて生成した埋め込みの潜在的な応用について述べる。

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