Abstract-We dela implementation detaljer och testa resultat för video hämtning system baserat uteslutande på funktioner som extraheras av konvolutionella neurala nätverk. Vi visar att djupt inlärda funktioner kan fungera som universell signatur för semantiskt innehåll i video användbart i många sök- och hämtningsuppgifter. Vi visar vidare att grafbaserad lagringsstruktur för videoindex gör det möjligt att effektivt hämta innehållet med komplicerade rumsliga och temporala sökfrågor.
REF använde CNN för att extrahera visuella funktioner i videor, som fungerar som universell signatur för hämtningsuppgifter.
Deep Learning Based Semantic Video Indexing and Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}