본 연구는 비디오 레벨의 대응 정보만 활용하여 주어진 쿼리와 의미적으로 유사한 비디오 모멘트를 찾는 약하게 감독된 비디오 모멘트 검색(VMR)에 초점을 맞추고 있습니다.
MCMT(Multi-proposal Collaboration and Multi-task Training)라는 새로운 방법을 제시하여 기존 방법의 한계를 극복하고, 다중 제안을 활용하여 고품질의 긍정 샘플 마스크를 생성합니다.
두 개의 표준 벤치마크에서 실험을 통해 제안된 방법이 VMR에서 효과적임을 확인했습니다.