Artwork

תוכן מסופק על ידי Itzik Ben-Shabat. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Itzik Ben-Shabat או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

Cristian Rodriguez-Opazo - DORi

27:07
 
שתפו
 

Manage episode 316761990 series 3300270
תוכן מסופק על ידי Itzik Ben-Shabat. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Itzik Ben-Shabat או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Paper title:
"DORi: Discovering Object Relationships for Moment Localization of a Natural Language Query in a Video"
Authors: Cristian Rodriguez-Opazo, Edison Marrese-Taylor, Basura Fernando, Hongdong Li, Stephen Gould
Abstract:
This paper studies the task of temporal moment localization in a long untrimmed video using natural language query. Given a query sentence, the goal is to determine the start and end of the relevant segment within the video. Our key innovation is to learn a video feature embedding through a language-conditioned message-passing algorithm suitable for temporal moment localization which captures the relationships between humans, objects and activities in the video. These relationships are obtained by a spatial subgraph that contextualized the scene representation using detected objects and human features. Moreover, a temporal sub-graph captures the activities within the video through time. Our method is evaluated on three standard benchmark datasets, and we also introduce YouCook II as a new benchmark for this task. Experiments show our method outperforms state-of-the-art methods on these datasets, confirming the effectiveness of our approach
RESOURCES
-----------------
Cristian's page: https://crodriguezo.github.io/
Code:
https://github.com/crodriguezo/DORi
Related papers:
"Proposal free temporal moment localization" : https://bit.ly/3EX1qCM
"Action Genome: Actions As Compositions of Spatio-Temporal Scene Graphs" : https://bit.ly/3zt4aXA
Subscribe to the podcast: https://talking.papers.podcast.itzikbs.com
Subscribe to our mailing list: http://eepurl.com/hRznqb
Follow us on Twitter: https://twitter.com/talking_papers
YouTube Channel: https://bit.ly/3eQOgwP
CONTACT:
-----------------
If you would like to be a guest, sponsor or just share your thoughts, feel free to reach out via email: talking.papers.podcast@gmail.com
Recorded on March, 26th 2021.

🎧Subscribe on your favourite podcast app: https://talking.papers.podcast.itzikbs.com

📧Subscribe to our mailing list: http://eepurl.com/hRznqb

🐦Follow us on Twitter: https://twitter.com/talking_papers

🎥YouTube Channel: https://bit.ly/3eQOgwP

  continue reading

פרקים

1. Cristian Rodriguez-Opazo - DORi (00:00:00)

2. Intro (00:00:02)

3. Abstract (00:01:09)

4. Motivation (00:01:55)

5. Related Work (00:05:03)

6. Approach (00:07:46)

7. Results (00:15:17)

8. Conclusions and future work (00:19:02)

9. What did reviewer 2 say? (00:22:10)

35 פרקים

Artwork

Cristian Rodriguez-Opazo - DORi

Talking Papers Podcast

0-10 subscribers

published

iconשתפו
 
Manage episode 316761990 series 3300270
תוכן מסופק על ידי Itzik Ben-Shabat. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Itzik Ben-Shabat או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Paper title:
"DORi: Discovering Object Relationships for Moment Localization of a Natural Language Query in a Video"
Authors: Cristian Rodriguez-Opazo, Edison Marrese-Taylor, Basura Fernando, Hongdong Li, Stephen Gould
Abstract:
This paper studies the task of temporal moment localization in a long untrimmed video using natural language query. Given a query sentence, the goal is to determine the start and end of the relevant segment within the video. Our key innovation is to learn a video feature embedding through a language-conditioned message-passing algorithm suitable for temporal moment localization which captures the relationships between humans, objects and activities in the video. These relationships are obtained by a spatial subgraph that contextualized the scene representation using detected objects and human features. Moreover, a temporal sub-graph captures the activities within the video through time. Our method is evaluated on three standard benchmark datasets, and we also introduce YouCook II as a new benchmark for this task. Experiments show our method outperforms state-of-the-art methods on these datasets, confirming the effectiveness of our approach
RESOURCES
-----------------
Cristian's page: https://crodriguezo.github.io/
Code:
https://github.com/crodriguezo/DORi
Related papers:
"Proposal free temporal moment localization" : https://bit.ly/3EX1qCM
"Action Genome: Actions As Compositions of Spatio-Temporal Scene Graphs" : https://bit.ly/3zt4aXA
Subscribe to the podcast: https://talking.papers.podcast.itzikbs.com
Subscribe to our mailing list: http://eepurl.com/hRznqb
Follow us on Twitter: https://twitter.com/talking_papers
YouTube Channel: https://bit.ly/3eQOgwP
CONTACT:
-----------------
If you would like to be a guest, sponsor or just share your thoughts, feel free to reach out via email: talking.papers.podcast@gmail.com
Recorded on March, 26th 2021.

🎧Subscribe on your favourite podcast app: https://talking.papers.podcast.itzikbs.com

📧Subscribe to our mailing list: http://eepurl.com/hRznqb

🐦Follow us on Twitter: https://twitter.com/talking_papers

🎥YouTube Channel: https://bit.ly/3eQOgwP

  continue reading

פרקים

1. Cristian Rodriguez-Opazo - DORi (00:00:00)

2. Intro (00:00:02)

3. Abstract (00:01:09)

4. Motivation (00:01:55)

5. Related Work (00:05:03)

6. Approach (00:07:46)

7. Results (00:15:17)

8. Conclusions and future work (00:19:02)

9. What did reviewer 2 say? (00:22:10)

35 פרקים

כל הפרקים

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר