Swift Sampling: 테일러 급수를 통한 시간적 놀라움 선택

Swift Sampling은 학습 없이 동작하는 비디오 프레임 선택 방법으로, 잠재 공간에서 프레임을 고릅니다.

테일러 전개로 미래 특징 궤적을 예측한 뒤, 가장 크게 벗어나는 프레임을 정보량 높은 순간으로 선택합니다.

이 방식은 기존 경쟁 방법보다 훨씬 저렴하면서도 긴 영상 벤치마크 성능을 높였다고 보고됐습니다.

긴 영상을 더 효율적으로 샘플링해 계산량을 줄이면서도 하위 태스크 정확도를 높이는 가벼운 해법입니다.