Video Retrieval System Using One-to-One Relation Between Clip-Sentence Sequence

Q: 이 논문에서 정의한 동영상 검색이란 무엇인가?

후보 동영상 중에서 텍스트 쿼리와 관련된 동영상을 찾는 연구 분야를 의미한다. 본 연구에서는 특히 비디오의 클립 시퀀스와 텍스트의 문장 시퀀스 간의 일대일 대응 관계라는 구조적 특징을 활용하여 검색 성능을 높이는 모델링 방식에 집중한다.

Q: 계층적 구조 모델에서 상위 계층 모듈 병합이 가져오는 효과는 무엇인가?

연구 결과, 하나의 인코더 모델만으로 동영상과 문단 임베딩을 생성함으로써 학습 파라미터 수를 약 25% 절약하고 에폭당 평균 학습 시간을 12% 감소시켰다. 결과적으로 메모리 효율성을 높이면서도 문단-동영상 검색 성능을 향상시키는 효과를 거두었다.

김두영; 고영중

doi:10.5626/JOK.2023.50.6.476

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김두영 (성균관대학교) 고영중 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.6

발행연도: 2023.6

수록면: 476 - 483 (8page)

DOI: 10.5626/JOK.2023.50.6.476

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초록· 키워드

동영상 검색은 후보 동영상 중 텍스트 쿼리와 연관된 동영상을 찾는 연구 분야이다. 기존의 동영상 검색 모델은 비디오와 텍스트의 구조적 특징을 고려하지 않고 쌍을 이루는 임베딩이 서로 유사해지도록 학습하는 방식을 사용해왔다. 본 논문에서는 비디오와 텍스트의 구조적 특징 중 하나인 클립 시퀀스와 문장 시퀀스가 일대일대응 관계를 이룬다는 점을 활용하는 새로운 동영상 검색 모델 및 학습 기법을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 최종 모델의 성능은 베이스라인 모델 대비 YouCook2 데이터셋에서 문장-클립 검색 R@1과 문단-동영상 검색 R@1에서 각각 0.3%p와 5.4%p의 향상된 성능을 보인다.

#동영상 검색 #계층적 구조 모델 #멀티 모드 학습 #데이터 증식 #video retrieval #hierarchical structure model #multi-modal training #data augmentation

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