Abstract-Vi föreslår en ny metod för att ta bort irrelevanta ramar från en video som tillhandahålls användare-nivå märkning för ett mycket litet antal ramar. Vi först hypothesize ett antal fönster som möjligen innehåller objektet av intresse, och sedan avgöra vilka fönster (s) verkligen innehåller objektet av intresse. Vår metod har flera gynnsamma egenskaper. För det första, jämfört med tillvägagångssätt där en enda deskriptor används för att beskriva en hel ram, har varje fönsters funktionsdeskriptor chansen att verkligen beskriva objektet av intresse; därför påverkas den mindre av bakgrund skräp. För det andra, genom att överväga den tidsmässiga kontinuiteten av en video i stället för att behandla ramar som oberoende, kan vi hypothesize platsen för fönstren mer exakt. För det tredje, genom att ingjuta förkunskaper i den lapptäckta modellen, kan vi exakt följa riktningen för objektet av intresse. Detta gör det möjligt för oss att i stor utsträckning minska antalet fönster och därmed minska risken för överbemanning av data under lärandet. Vi visar metodens effektivitet genom att jämföra den med flera andra halvövervakade inlärningsmetoder på utmanande videoklipp.
Dessutom, med ett litet antal etiketter, lärde sig en hierarkisk modell att generera en videosammanfattning som innehåller objekt av intresse REF.
A Hierarchical Visual Model for Video Object Summarization
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}