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기술

UniVTG

UniVTG기술
발표
ICCV 2023
통합 대상
과제와 시간 주석 형식
학습 신호
다양한 주석과 의사 감독
평가 범위
3개 과제와 7개 데이터셋
UniVTG는 서로 다른 영상 시간 그라운딩 과제와 주석 형식을 통합하는 프레임워크다. 구간 검색과 하이라이트 검출, 영상 요약을 공통 형식에서 다루고 다양한 주석으로 사전 학습한다.

주석 형식의 차이

구간 검색의 시간 범위와 하이라이트의 중요도 곡선은 서로 다른 주석이다. 과제마다 별도 모델만 학습하면 이런 정보를 함께 활용하기 어려울 수 있다.

통합된 정식화

여러 시간 그라운딩 라벨과 과제를 공통 형식으로 정의하고, 규모를 늘릴 수 있는 의사 감독 생성 방식도 구성한다. 서로 다른 라벨이 하나의 학습 틀에 들어가도록 하는 단계다.

유연한 그라운딩 모델

각 과제를 다루면서 제공된 라벨을 활용할 수 있는 모델을 제안했다. 다양한 주석의 대규모 사전 학습으로 제로샷 그라운딩 같은 전이 능력도 살펴본다.

세 과제의 평가

구간 검색과 하이라이트 검출, 영상 요약을 QVHighlights와 Ego4D 등을 포함한 일곱 데이터셋에서 평가했다. 통합된 구조여도 각 과제의 정답과 평가 기준은 다르다.

관련 문서

UVCOM / TR-DETR / QVHighlights와 Moment-DETR / MomentDiff / Ego4D / TimeChat