Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 최용석 | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-23T06:59:06Z | - |
dc.date.available | 2022-03-23T06:59:06Z | - |
dc.date.issued | 2020-07 | - |
dc.identifier.citation | 2020년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, page. 518-520 | en_US |
dc.identifier.issn | 2466-0825 | - |
dc.identifier.uri | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09874490 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/169359 | - |
dc.description.abstract | Temporal action localization는 untrimmed video가 주어졌을 때 행동을 포함하는 frame을 말한다. 기존에는 fully supervised learning을 사용했다. 그러나 학습할 데이터가 모두 프레임 단위로 주석이 있어야 하고 그에 따라 더 많은 인력과 시간이 소모된다는 단점이 있다. Weakly supervised learning은 비디오 수준의 태그만 사용해서 학습할 수 있다. 이 논문에서는 2개의 브랜치(branch)를 기반으로 배경임에도 불구하고 행동으로 인식되는 것을 방지하기 위해 control network을 사용하여 배경에 대한 것은 점수를 낮 추는 ConNet(Weakly-supervised action localization by Control Module)를 제안한다. | en_US |
dc.description.sponsorship | 본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었으며 (IITP-2017-0-01642), 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2020R1A2C1014037). | en_US |
dc.language.iso | ko_KR | en_US |
dc.publisher | 한국정보과학회 | en_US |
dc.title | 약한 지도 학습 기반 비디오에서의 행동 경계 탐지 | en_US |
dc.title.alternative | Weakly supervised action localization in untrimmed video | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.relation.page | 518-520 | - |
dc.contributor.googleauthor | 박소영 | - |
dc.contributor.googleauthor | 최용석 | - |
dc.contributor.googleauthor | Park, So-Young | - |
dc.contributor.googleauthor | Choi, Yong-Suk | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | COLLEGE OF ENGINEERING[S] | - |
dc.sector.department | SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE | - |
dc.identifier.pid | cys | - |
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