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【24h】

Video highlight extraction via content-aware deep transfer

机译：通过内容感知深度传输提取视频精彩片段

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摘要

In this paper, we focus on detecting highlights in online videos. Given the explosive growth of online videos, it is becoming increasingly important to single out those highlights for audiences instead of requiring them browsing every tedious part of the video. It is ideally that the contents of extracted highlights can be consistent with the topic of the video as well as the preference of the individual audience. To this end, this paper introduces a novel content-aware approach by formulating the highlights detection in a transfer learning framework. Under this framework. The experimental results on three different types of videos show that our content-aware highlight extraction method is particularly useful for online videos content fetching, e.g. showing the abstraction of the entire video while playing focus on the parts that matches the user queries.
机译：在本文中，我们专注于检测在线视频中的亮点。鉴于在线视频的爆炸性增长，为观众挑选那些精彩片段，而不是要求他们浏览视频的每个繁琐部分变得越来越重要。理想情况下，提取的精彩集锦的内容应与视频主题以及各个观众的喜好保持一致。为此，本文通过在转移学习框架中制定重点检测，介绍了一种新颖的内容感知方法。在这个框架下。对三种不同类型的视频进行的实验结果表明，我们的内容感知突出显示提取方法对于在线视频内容获取（例如，在线观看）特别有用。在关注与用户查询匹配的部分的同时展示整个视频的抽象。

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