QUAG: 쿼리 중심 오디오-비주얼 인지 네트워크를 통한 비디오 분석
이 논문은 사용자의 선호도에 맞는 비디오 콘텐츠를 깊이 있게 이해하기 위해, 얕은 수준에서 깊은 수준으로 처리하는 원칙에 기반한 QUAG(Query-centric Audio-Visual Cognition) 네트워크를 제안합니다. QUAG는 시각 및 오디오 모달리티 간의 전역적 Contrastive 정렬과 지역적 상호작용을 모델링하는 MSP(Modality-Synergistic Perception)와, 쿼리를 사용하여 오디오-비주얼 표현에서 중요한 정보를 필터링하는 QC²(Query-centric Cognition)를 통해 모멘트 검색, 분할, 및 스텝 캡셔닝 작업을 수행하는 신뢰도 높은 다중 모달 표현을 구축합니다. 논문 제목: Query-centric Audio-Visual Cognition Network for Moment Retrieval, Segmentation and Step-Captioning
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