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저자정보
Yoon-Jin Jeong (Seoul National University of Science and Technology) Soe-Sandi Htun (Seoul National University of Science and Technology) Ji-Hyeong Han (Seoul National University of Science and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
2,247 - 2,249 (3page)

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The previous researches of video captioning task have focused on human actions or objects in videos, however, environmental information such as place, time, weather among others is also important information to understand videos. Therefore, in this paper, we create a new dataset which adds environmental information labels to MSVD dataset and train the machine learning model to analyze environmental information from videos. We apply R(2+1)D which is a 3D CNN model to extract video features and S2VT which is a RNN model to en^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE11024789');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Machine Vision #Visual Recognition #Video Captioning #3D CNN #RNN

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