Discriminative Segment Annotation in Weakly Labeled Video

Source

• Evernote/Papers/Discriminative Segment Annotation in Weakly Labeled Video.md

Summary

이 논문은 약한 라벨(weakly labeled)이 부여된 복잡한 인터넷 영상에서 시각적 개념에 해당하는 시공간적 세그먼트(spatiotemporal segments)를 자동으로 분류하고 마스크를 생성하는 문제를 다룹니다. 이를 위해 CRANE 알고리즘을 제안하여, 약한 라벨 데이터를 활용하여 각 세그먼트가 특정 시각적 개념에 해당할 확률을 순위 매깁니다. Prest et al. 데이터셋의 부분 집합에 대해 세그먼트 수준의 주석을 공개했으며, Hartmann et al.의 대규모 객체 분할 데이터셋에서 state-of-the-art 결과를 보였습니다.

Key Points

• 약한 라벨이 있는 영상에서 시각적 개념에 대한 시공간적 마스크 자동 생성
• CRANE 알고리즘 제안: 약한 라벨 영상을 기반으로 세그먼트의 개념 일치 가능성 순위 매기기
• Prest et al. 데이터셋의 세그먼트 수준 주석 공개
• Hartmann et al. 데이터셋에서 state-of-the-art 성능 달성

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