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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 849 - 858 (10page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2023.28.7.849
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The current video question answering (video QA) models tend to produce inaccurate results, when key video features are obscured by a large amount of redundant video data. In this paper, we newly define the problems as “spatial redundancy” and “temporal redundancy” in video QA and develop an effective appearance and motion features to resolve the drawbacks. We generate a motion feature from adjacent appearance features to distinguish meaningful events in adjacent frames. Further, question-to-video attention is applied to consider the inter-modal correlation during feature extraction to focus on more relevant features. For benchmark tests, we create MSVD dynamic QA dataset to include various motions and scene changes, by sampling video clips from the MSVD QA dataset. The performance of video QA methods can be evaluated when the test videos have different temporal dynamics. The proposed method is adaptable to state-of-the-art networks, and it is model-agnostic and end-to-end trainable. Experimental results demonstrate that the proposed method provides a superior performance to a baseline model both in the MSVD dynamic QA dataset and the original MSVD dataset.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Proposed Method
IV. Experimental Results
V. Conclusion
Reference
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
D. Xu, Z. Zhao, J. Xiao, F. Wu, H. Zhang, X. He, and Y. Zhuang, “Video question answering via gradually refined attention over appearance and motion,” Proceedings of the 25th ACM international conference on Multimedia,international, Paris, France, pp. 164
Y. Jang, Y. Song, Y. Yu, Y. Kim, and G. Kim, “Tgif-qa: Toward spatio-temporal reasoning in visual question answering,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, Hawaii, pp. 2758 2766, 2017. doi: https://doi.o
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014. doi: https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf%E3%80%82
D. Tran, L. Bourdev, R. Fergus, L. Torresani, and M. Paluri, “Learning spatiotemporal features with 3d convolutiontional networks,” Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, Santiago, Chile, pp. 4489 4497, 2015. doi: https://arx
A. G. Salman, Y. Heryadi, E. Abdurahman, and W. Suparta, “Single layer & multi-layer long short-term memory (lstm) model with intermediate variables for weather forecasting,” Procedia Computer Science, Vol.135, No. pp. 89 98, 2018 doi: https://doi.org/10.
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