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저자정보
김예은 (서울과학기술대학교) 이계민 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회
발행연도
2024.11
수록면
342 - 345 (4page)

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최근 온라인 비디오 플랫폼에는 다양한 종류의 비디오가 제공되고 있으며 그 중 e스포츠 영상들이 상당한 비율을 차지하고 있다. 대체로 길이가 긴 e스포츠 영상은 경기의 중요한 장면들을 모아놓은 하이라이트 영상에 대한 수요가 큰데, 영상 제작에 많은 시간과 비용이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구는 각 프레임의 스코어를 매길 때 입력 비디오 전체에서 관련성이 높은 부분에 초점을 맞추는 트랜스포머 인코더 기반의 기본 모델을 통해 하이라이트를 검출한다. 트랜스포머 인코더를 사용하는 것은 하이라이트 검출에 도움을 주지만 학습 과정에서 발생한 노이즈로 인해 불필요한 프레임이 선택되는 현상이 발생한다. 따라서 1D 컨볼루션 레이어를 더해 모델의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 기본 모델과 제안하는 최종 모델은 e스포츠 경기 영상을 이용해 F1 스코어를 기준으로 평가하였으며 그 결과 1D 컨볼루션 레이어를 이용하는 모델이 그렇지 않은 모델보다 높은 F1 스코어를 갖는 것을 확인할 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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