論文の概要: Enhancing Video Understanding: Deep Neural Networks for Spatiotemporal Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07277v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 05:44:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:09:48.967021
• Title: Enhancing Video Understanding: Deep Neural Networks for Spatiotemporal Analysis
• Title（参考訳）: ビデオ理解の強化:時空間分析のためのディープニューラルネットワーク
• Authors: Amir Hosein Fadaei, Mohammad-Reza A. Dehaqani,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、特徴抽出とビデオ記述という領域において、奨励的な結果を示している。 我々は、重要なビデオ理解と行動認識データセットをレビューし、比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886879
• License:
• Abstract: It's no secret that video has become the primary way we share information online. That's why there's been a surge in demand for algorithms that can analyze and understand video content. It's a trend going to continue as video continues to dominate the digital landscape. These algorithms will extract and classify related features from the video and will use them to describe the events and objects in the video. Deep neural networks have displayed encouraging outcomes in the realm of feature extraction and video description. This paper will explore the spatiotemporal features found in videos and recent advancements in deep neural networks in video understanding. We will review some of the main trends in video understanding models and their structural design, the main problems, and some offered solutions in this topic. We will also review and compare significant video understanding and action recognition datasets.
• Abstract（参考訳）: ビデオが、私たちがオンラインで情報を共有する主要な方法になったことは周知の事実だ。 だからこそ、ビデオコンテンツを分析して理解するアルゴリズムの需要が急増しているのです。 ビデオがデジタルの世界を支配し続けるにつれ、この傾向は続くでしょう。 これらのアルゴリズムは、ビデオから関連する機能を抽出し、分類し、ビデオ内のイベントやオブジェクトを記述するために使用する。 ディープニューラルネットワークは、特徴抽出とビデオ記述という領域において、奨励的な結果を示している。 本稿では、ビデオの時空間的特徴と、ビデオ理解におけるディープニューラルネットワークの最近の進歩について述べる。 ビデオ理解モデルの主なトレンドと構造設計、主な問題、そしてこのトピックで提案されたソリューションについてレビューする。 また、重要なビデオ理解と行動認識データセットをレビューし、比較する。

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