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Supervised Video Summarization

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하위 태스크
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Supervised video summarization rely on datasets with human-labeled ground-truth annotations (either in the form of video summaries, as in the case of the SumMe dataset, or in the form of frame-level importance scores, as in the case of the TVSum dataset), based on which they try to discover the underlying criterion for video frame/fragment selection and video summarization.

Source: Video Summarization Using Deep Neural Networks: A Survey

코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.