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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
선종현 (서울대학교) 한보형 (서울대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
267 - 270 (4page)

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비디오 콘텐츠(예: 인간 행동이 담긴 내용) 분석의 어려움 중 하나는 긴 비디오를 처리해야 하는 연산에서 발생하는 높은 계산 비용입니다. 우리는 프레임간의 관련성과 중요성에 따라 개별 프레임에 대해 적합하게 계산 자원을 할당하는 효율적인 동작 인식 알고리즘을 제안합니다. 특히, 본 논문의 알고리즘은 LSTM 기반 정책 모듈을 적용하고 심층 신경망 중간 계층들에서의 추출되는 특징을 기반으로 각 프레임의 유용성을 순차적으로 추정합니다. 특정 프레임이 동작을 인식하는 데 도움이 되지 않을 경우 모델은 나머지 계층으로 기능을 전달하는 것을 중단하고 다음 프레임을 처리합니다. 추론 과정 중에 간단하면서도 효과적인 조기 종료 전략을 도입하여 접근 방식의 계산 비용을 더욱 절감합니다. 제안된 알고리즘을 ActivityNet-v1.3, Mini-Kinetics 의 두 가지 공개 벤치마크에서 평가합니다. 우리의 실험은 제안된 접근 방식이 행동 인식에서 정확성과 효율성 사이의 뛰어난 균형을 달성한다는 것을 보여줍니다.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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