Oöverträffad videosammanfattning spelar en viktig roll när det gäller att smälta, bläddra och söka i de ständigt växande videorna varje dag, och den underliggande finkorniga semantiska och rörelseinformation (dvs föremål av intresse och deras viktigaste rörelser) i online-videor har knappt berörts. I den här artikeln undersöker vi en pionjärforskningsriktning mot den finkorniga oövervakade videosammanfattningen på objektnivå. Det kan skiljas från befintliga rörledningar i två aspekter: extrahera viktiga rörelser av deltagande objekt, och lära sig att sammanfatta på ett oövervakat och online sätt. För att uppnå detta mål, föreslår vi en ny online motion Auto-Encoder (online motion-AE) ram som fungerar på super-segmenterade objekt rörelseklipp. Omfattande experiment på en nyligen insamlad övervakningsuppsättning och offentliga datauppsättningar har visat hur effektiv vår föreslagna metod är.
REF extraherar viktiga rörelser av framträdande objekt och lär sig att producera en objektnivå videosammanfattning på ett oövervakat sätt.
Unsupervised Object-Level Video Summarization with Online Motion Auto-Encoder
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}