ビデオ理解タスクにおける深層学習の成功にもかかわらず、ビデオ内のすべてのフレームの処理は計算コストが高く、多くの場合、リアルタイムアプリケーションでは不要です。フレーム選択は、モデルがビデオコンテ

arxiv_reader のブックマーク 2023/04/21 11:53

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4735402139456951749/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.10316v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.10316v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2304.10316v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">Search-Map-Search: アクション認識のためのフレーム選択パラダイム</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22real%20time%22">real time</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22action%20recognition%22">action recognition</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22reinforcement%20learning%22">reinforcement learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/video">video</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ビデオ理解タスクにおける深層学習の成功にもかかわらず、ビデオ内のすべてのフレームの処理は計算コストが高く、多くの場合、リアルタイム アプリケーションでは不要です。フレーム選択は、モデルがビデオ コンテ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230421#bookmark-4735402139456951749"><span class="datetime-body">2023/04/21 11:53</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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