Video summering riktar sig mot utmaningen att hitta den minsta delmängd av ramar, medan fortfarande förmedla hela historien om en given video. Således är det av stor betydelse för storskalig video förståelse, vilket möjliggör effektiv bearbetning av den stora mängden videor som laddas upp varje dag. I den här artikeln introducerar vi ett dilaterat temporalt relationsnätverk (DTR-GAN) för att uppnå videosammanfattning på bildnivå. De utvidgade tidsmässiga relationsenheterna i generatorn syftar till att utnyttja flerskaliga tidsmässiga sammanhang för att välja nyckelramar. För att säkerställa att modellen förutspår högkvalitativa sammanfattningar presenterar vi en discriminator som lär sig att förbättra både informationens fullständighet och kompaktitet via en förlust på tre spelare. Experiment på den offentliga TVSum-datauppsättningen visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
Y. Zhang m.fl. introducerade kontrarimal förlust till video summering som lär sig en dilaterad temporal relationell generator och en discriminator med tre spelare förlust REF.
DTR-GAN: dilated temporal relational adversarial network for video summarization
{'venue': "ACM TURC '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}