Abstrakt. Detta dokument tar upp problemet med videosammanfattning. Med tanke på en inmatningsvideo är målet att välja en delmängd av bilderna för att skapa en sammanfattande video som optimalt fångar den viktiga informationen i inmatningsvideon. Med den stora mängden videor som finns tillgängliga online, ger videosammanfattning ett användbart verktyg som hjälper videosökning, hämtning, surfning, etc. I detta dokument formulerar vi videosammanfattning som ett sekvensmärkningsproblem. Till skillnad från befintliga metoder som använder återkommande modeller, föreslår vi helt konvolutionella sekvens modeller för att lösa videosammanfattning. Först etablerar vi en ny förbindelse mellan semantisk segmentering och videosammanfattning, och sedan anpassar vi populära semantiska segmenteringsnätverk för videosammanfattning. Omfattande experiment och analyser på två referensdataset visar hur effektiva våra modeller är.
FCSN REF formulerade videosammanfattningen som ett sekvensbeteckningsproblem och etablerade en koppling mellan semantisk segmentering och videosammanfattning.
Video Summarization Using Fully Convolutional Sequence Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}