Abstrakt. Vi presenterar ett effektivt ramverk som kan generera ett sammanhängande stycke för att beskriva en viss video. Tidigare verk på videotextning fokuserar oftast på videoklipp. De behandlar vanligtvis en hel video som helhet och skapar den bildtext som är villkorad på en enda inbäddning. Tvärtom, vi överväger videor med rika temporal strukturer och syftar till att generera punktbeskrivningar som kan bevara historien flöde samtidigt vara sammanhängande och koncis. Mot detta mål föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt, som ger en beskrivande punkt genom att sammanställa tidsmässigt lokaliserade beskrivningar. Med tanke på en video väljer den en sekvens av distinkta klipp och genererar meningar om dem på ett sammanhängande sätt. Särskilt valet av klipp och produktionen av meningar görs gemensamt och successivt drivs av ett återkommande nätverk - vad som ska beskrivas härnäst beror på vad som har sagts tidigare. Här lär man sig det återkommande nätverket genom självkritisk sekvensträning med belöningar på både meningsnivå och styckenivå. På ActivityNet Captions dataset visade vår metod förmågan att generera högkvalitativa styckebeskrivningar för videor. Jämfört med andra metoder är de beskrivningar som produceras genom vår metod ofta mer relevanta, mer sammanhängande och mer koncisa.
REF samlar tidsmässigt lokaliserad beskrivning för att ta fram en beskrivande punkt.
Move Forward and Tell: A Progressive Generator of Video Descriptions
{'venue': 'European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}