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저자정보
박수현 (중앙대학교) 임형준 (중앙대학교) 이주영 (중앙대학교) 최종원 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,793 - 2,797 (5page)

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비디오 데이터를 사용한 시청각 정렬은 멀티 모달표현 학습의 자체 감독을 위한 전통적인 접근 방식입니다. 그러나 배경 음악, 외부 소음 및 인간 대화 소리는 때때로 비디오의 시청각적 불일치를 야기할 수 있으며, 이러한 잘못된 비디오를 제거하면 멀티 모달 표현 학습이 크게 향상된다는 것을 발견했다. 본 논문에서는 잘못된 비디오를 탐지하고 동시에 멀티 모달 표현 모델을 훈련하는 방법을 제안한다. UCF51 및 UCF101 데이터 세트의 비디오 인식 작업에 대한 태스크를 평가하여 시청각 지식 전송을 위한 기존 표현 학습 방법으로 경쟁력 있는 성능을 달성한다.

목차

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

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