TransNet：一种用于快速检测常见镜头切换的深度网络
计算机视觉与模式识别
2019-06-11 v1
摘要
镜头边界检测（SBD）是许多视频处理应用中的重要第一步。本文提出了一种简单的模块化卷积神经网络架构，在 RAI 数据集上取得了最先进的结果，即使在单个普通 GPU 上也能以远高于实时的推理速度运行。该网络采用空洞卷积，仅在小尺寸缩放帧上运行。训练过程使用从 TRECVID IACC.3 数据集中选取的镜头随机生成过渡。代码和一个选定的已训练网络将在 https://github.com/soCzech/TransNet 提供。
引用
@article{arxiv.1906.03363,
title = {TransNet: A deep network for fast detection of common shot transitions},
author = {Tomáš Souček and Jaroslav Moravec and Jakub Lokoč},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.03363},
year = {2019}
}