Abstrakt. Många metoder har utvecklats för att hjälpa människor att hitta det videoinnehåll de vill ha effektivt. Det finns dock fortfarande vissa olösta problem på detta område. Till exempel, med tanke på en frågevideo och en referensvideo, hur man exakt lokalisera ett segment i referensvideon så att segmentet semantiskt motsvarar frågevideon? Vi definierar en distinkt ny uppgift, nämligen omlokalisering av video, för att ta itu med detta scenario. Video re-localization är en viktig framväxande teknik som påverkar många applikationer, såsom snabb sökning i videor, videokopiering upptäckt, videoövervakning, etc. Samtidigt är det också en utmanande forskningsuppgift eftersom det visuella utseendet av ett semantiskt koncept i videor kan ha stora variationer. Det första hindret för att rensa för videon omlokalisering uppgift är bristen på befintliga datauppsättningar. Det är kostsamt att samla ihop videopar med semantisk sammanhållning eller korrespondens och märka motsvarande segment. Vi utnyttjar och omorganiserar först videorna i ActivityNet för att bilda en ny datauppsättning för omlokalisering av video, som består av cirka 10.000 videor av olika visuella utseenden i samband med lokaliserad gränsinformation. Därefter föreslår vi en innovativ korsgrind bilinjär matchande modell så att varje tidssteg i referensvideon matchas mot den uppmärksamt viktade frågevideon. Följaktligen är förutsägelsen om start- och sluttiden formulerad som ett klassificeringsproblem baserat på de matchande resultaten. Omfattande experimentella resultat visar att den föreslagna metoden överträffar de konkurrerande metoderna. Vår kod finns på https://github.com/fengyang0317/video reloc.
Video Re-localization REF syftar till att hitta segment i referensvideor semantiskt motsvarande en given frågevideo.
Video Re-localization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}