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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제14권 제6호
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 1,318 - 1,330 (13page)
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Video captioning refers to the process of extracting features from a video and generating video captions usingthe extracted features. This paper introduces a deep neural network model and its learning method foreffective video captioning. In this study, visual features as well as semantic features, which effectively expressthe video, are also used. The visual features of the video are extracted using convolutional neural networks,such as C3D and ResNet, while the semantic features are extracted using a semantic feature extractionnetwork proposed in this paper. Further, an attention-based caption generation network is proposed foreffective generation of video captions using the extracted features. The performance and effectiveness of theproposed model is verified through various experiments using two large-scale video benchmarks such as theMicrosoft Video Description (MSVD) and the Microsoft Research Video-To-Text (MSR-VTT).
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K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :770~778
D. Tran / 2015 / Learning spatiotemporal features with 3D convolutional networks / Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :4489~4497
S. Guadarrama / 2013 / YouTube2Text: recognizing and describing arbitrary activities using semantic hierarchies and zero-shot recognition / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :2712~2719
J. Xu / 2016 / MSR-VTT: a large video description dataset for bridging video and language / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :5288~5296
S. Venugopalan / 2015 / Sequence to sequence:video to text / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :4534~4542
D. Tran / 2015 / Learning spatiotemporal features with 3D convolutional networks / Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :4489~4497
S. Guadarrama / 2013 / YouTube2Text: recognizing and describing arbitrary activities using semantic hierarchies and zero-shot recognition / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :2712~2719
J. Xu / 2016 / MSR-VTT: a large video description dataset for bridging video and language / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :5288~5296
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