Abstrakt. Vi föreslår en ny övervakad inlärningsteknik för att sammanfatta videor genom att automatiskt välja nyckelramar eller viktiga subshots. Att kasta problemet som ett strukturerat förutsägelseproblem på sekventiella data, är vår huvudidé att använda Long Short-Term Memory (LSTM), en speciell typ av återkommande neurala nätverk för att modellera de beroenden av variabelt område som ingår i uppgiften videosammanfattning. Våra inlärningsmodeller uppnår de senaste resultaten på två referensvideodatauppsättningar. Detaljerad analys motiverar utformningen av modellerna. Vi visar särskilt att det är viktigt att ta hänsyn till de sekventiella strukturerna i videor och modellera dem. Förutom framsteg inom modelleringsteknik introducerar vi tekniker för att ta itu med behovet av ett stort antal kommenterade data för utbildning av komplexa inlärningsmodeller. Där är vår huvudidé att utnyttja existensen av kompletterande kommenterade videodataset, om än heterogena i visuella stilar och innehåll. Speciellt visar vi domänanpassningstekniker kan förbättra summeringen genom att minska skillnaderna i statistiska egenskaper mellan dessa datauppsättningar.
Videoanalys och klassificering -Zhang et al. REF föreslår en övervakad inlärningsteknik för att sammanfatta videor genom att automatiskt välja nyckelramar.
Video Summarization with Long Short-term Memory
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}