論文の概要: Pseudo Dataset Generation for Out-of-Domain Multi-Camera View Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13585v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 14:21:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:19:34.029923
• Title: Pseudo Dataset Generation for Out-of-Domain Multi-Camera View Recommendation
• Title（参考訳）: 外部マルチカメラビューレコメンデーションのための擬似データセット生成
• Authors: Kuan-Ying Lee, Qian Zhou, Klara Nahrstedt,
• Abstract要約: 本稿では,通常の動画を擬似ラベル付きマルチカメラビューレコメンデーションデータセットに変換することを提案する。 対象領域のビデオから派生した擬似ラベル付きデータセット上でモデルをトレーニングすることにより、対象領域におけるモデルの精度が68%向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.21260979799828
• License:
• Abstract: Multi-camera systems are indispensable in movies, TV shows, and other media. Selecting the appropriate camera at every timestamp has a decisive impact on production quality and audience preferences. Learning-based view recommendation frameworks can assist professionals in decision-making. However, they often struggle outside of their training domains. The scarcity of labeled multi-camera view recommendation datasets exacerbates the issue. Based on the insight that many videos are edited from the original multi-camera videos, we propose transforming regular videos into pseudo-labeled multi-camera view recommendation datasets. Promisingly, by training the model on pseudo-labeled datasets stemming from videos in the target domain, we achieve a 68% relative improvement in the model's accuracy in the target domain and bridge the accuracy gap between in-domain and never-before-seen domains.
• Abstract（参考訳）: マルチカメラシステムは、映画、テレビ番組、その他のメディアでは不可欠である。 タイムスタンプ毎に適切なカメラを選択することは、生産品質と観客の好みに決定的な影響を与える。 学習ベースのビューレコメンデーションフレームワークは、意思決定のプロフェッショナルを支援する。 しかし、訓練領域外では苦戦することが多い。 ラベル付きマルチカメラビューレコメンデーションデータセットの不足が問題を悪化させる。 従来のマルチカメラビデオから多くのビデオが編集されているという知見に基づいて、通常の動画を擬似ラベル付きマルチカメラビューレコメンデーションデータセットに変換することを提案する。 提案手法は,対象ドメイン内のビデオから派生した擬似ラベル付きデータセット上でモデルをトレーニングすることにより,対象ドメインにおけるモデルの精度を68%向上させ,ドメイン内と未確認領域間の精度ギャップを埋める。

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