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저자정보
Tuan N. Tang (Yonsel University) Jungin Park (Yonsel University) Kwonyoung Kim (Yonsel University) Kwanghoon Sohn (Yonsel University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
486 - 490 (5page)

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실시간 행동 감지(Online Temporal Action Localization)는 편집되지 않은 실시간으로 재생되는 비디오에서 즉시 행동 인스턴스를 제공하는 것을 목표로 한다. 모델이 과거 예측을 수정하기 위해 미래의 프레임과 처리 기술을 사용할 수 없기 때문에 실시간 행동 감지를 훨씬 더 어려운 태스크로 만든다. 이 논문에서 우리는 최근 주목받는 트랜스포머(transformer) 구조를 사용하여 종단 간 학습방식으로 행동 인스턴스를 예측하는 방법을 배우는 SimOn이라는 간단하면서도 효과적인 프레임워크를 제안한다. 구제적으로, 모델은 현재 프레임의 특징을 쿼리 (query)로 사용하고 과거 맥락 정보 집합을 트랜스포머의 키 (key)와 값 (value)으로 사용한다. 모델의 과거 출력들을 과거의 맥락으로 사용하는 이전 연구들과는 달리 과거 프레임의 시각적 맥락과 현재 프레임 쿼리에 대한 학습 가능한 맥락 임베딩을 활용한다. 코드는 https://anonymous.4open.science/r/SimOn 에 공개되어 있다

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Method
III. Experimental Results
VI. Conclusion
REFERENCES

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