약한 지도 학습 기반 비디오에서의 행동 경계 탐지
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 박소영 | - |
dc.contributor.author | 최용석 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-07T22:12:43Z | - |
dc.date.available | 2022-07-07T22:12:43Z | - |
dc.date.created | 2021-05-14 | - |
dc.date.issued | 2020-07 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/145379 | - |
dc.description.abstract | Temporal action localization는 untrimmed video가 주어졌을 때 행동을 포함하는 frame을 말한다. 기존에는 fully supervised learning을 사용했다. 그러나 학습할 데이터가 모두 프레임 단위로 주석이 있어야하고 그에 따라 더 많은 인력과 시간이 소모된다는 단점이 있다. Weakly supervised learning은 비디오 수준의 태그만 사용해서 학습할 수 있다. 이 논문에서는 2개의 브랜치(branch)를 기반으로 배경임에도 불구하고 행동으로 인식되는 것을 방지하기 위해 control network을 사용하여 배경에 대한 것은 점수를 낮추는 ConNet(Weakly-supervised action localization by Control Module)를 제안한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 약한 지도 학습 기반 비디오에서의 행동 경계 탐지 | - |
dc.title.alternative | Weakly supervised action localization in untrimmed video | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 최용석 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, pp.518 - 520 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.title | 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.startPage | 518 | - |
dc.citation.endPage | 520 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09874490 | - |
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222, Wangsimni-ro, Seongdong-gu, Seoul, 04763, Korea+82-2-2220-1365
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