L2R VTC, hoặc Cross-Frame Language Model for Video Description, là một dựa trên Transformer được huấn luyện để tự động mô tả các đoạn video. Không giống như các phương pháp truyền thống, L2R VTC có thể xác định mối quan hệ giữa các phần tử khác nhau trong video, giúp tạo ra mô tả chính xác và chi tiết hơn. Trong quá trình đào sâu, các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm phim ảnh, video clip và các hình ảnh. Điều này cho phép nắm bắt được sự liên kết giữa cảnh và hành động, từ đó sinh ra mô tả có tính toán cao. L2R VTC có thể ứng dụng trong một loạt các nhiệm vụ xử lý video, như video, tóm tắt nội dung, phát hiện đối tượng và nhiều hơn nữa. Ví dụ, nó có thể giúp xác định chủ đề của đoạn video hoặc tách biệt giữa các phần quan trọng và không quan trọng. Tuy nhiên, việc áp dụng L2R VTC cũng gặp phải một số thách thức, như yêu cầu cao về dữ liệu đào sâu và việc phụ thuộc vào sự liên kết giữa các khung hình trong video. Nhìn chung, L2R VTC là một bước đi quan trọng trong lĩnh vực xử lý thông tin video, có tiềm năng sử dụng rộng rãi trong tương lai.