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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 470 - 474 (5page)
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In this paper, we present novel supervised methods for predicting the highlights of sports videos. Our methods use both audio and image features for the task. We propose a multiple time-interval LSTM to understand the long term flow of a video. We also propose to use GAN to extract better features. To evaluate our methods, we use baseball game videos collected from Kakao TV. The results demonstrate that our models are effective in predicting highlights.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 모델
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
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