Videoigenkänningsmodeller har utvecklats avsevärt under de senaste åren, och utvecklats från ytliga klassificerare utbildade på handgjorda funktioner till djupa spatiotemporala nätverk. Märkta videodata som krävs för att utbilda sådana modeller har dock inte kunnat hålla jämna steg med det ständigt ökande djupet och förfiningen i dessa nätverk. I detta arbete föreslår vi en alternativ metod för att lära sig videorepresentationer som inte kräver några semantiskt märkta videor, och i stället utnyttjar åren av arbete med att samla in och märka stora och rena stillbildsdata. Vi gör det genom att använda toppmoderna modeller som är förutbildade på bilddataset som "lärare" för att utbilda videomodeller i ett destillationsramverk. Vi visar att vår metod lär sig verkligt spatiotemporala funktioner, trots att vi utbildas endast med hjälp av övervakning från stillbildsnätverk. Dessutom lär sig bra representationer mellan olika indatametoder, med hjälp av helt okurerade råa videodatakällor och med olika 2D-lärarmodeller. Vår metod ger en stark överföringsprestanda som överträffar standardtekniker för bootstrappa videoarkitekturer med bildbaserade modeller med 16%. Vi tror att vår strategi öppnar upp nya metoder för att lära sig spatiotemporala representationer från omärkta videodata.
Girdhar m.fl. REF föreslår ett tillvägagångssätt DistInit för att överföra bildmodeller till video, som tar år av arbete med att samla in och märka stora och rena stillbildsdata.
DistInit: Learning Video Representations Without a Single Labeled Video
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}