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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김두영 (성균관대학교) 고영중 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.6
발행연도
2023.6
수록면
476 - 483 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.6.476

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동영상 검색은 후보 동영상 중 텍스트 쿼리와 연관된 동영상을 찾는 연구 분야이다. 기존의 동영상 검색 모델은 비디오와 텍스트의 구조적 특징을 고려하지 않고 쌍을 이루는 임베딩이 서로 유사해지도록 학습하는 방식을 사용해왔다. 본 논문에서는 비디오와 텍스트의 구조적 특징 중 하나인 클립 시퀀스와 문장 시퀀스가 일대일대응 관계를 이룬다는 점을 활용하는 새로운 동영상 검색 모델 및 학습 기법을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 최종 모델의 성능은 베이스라인 모델 대비 YouCook2 데이터셋에서 문장-클립 검색 R@1과 문단-동영상 검색 R@1에서 각각 0.3%p와 5.4%p의 향상된 성능을 보인다.
#동영상 검색 #계층적 구조 모델 #멀티 모드 학습 #데이터 증식 #video retrieval #hierarchical structure model #multi-modal training #data augmentation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 모델
4. 실험 및 평가
5. 결론
References

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