Detta dokument presenterar vårt bidrag till ChaLearn Challenge 2015 om kulturevenemang klassificering. Utmaningen i denna uppgift är att automatiskt klassificera bilder från 50 olika kulturevenemang. Vår lösning är baserad på kombinationen av visuella funktioner som extraheras från konvolutionella neurala nätverk med tidsinformation med hjälp av ett hierarkiskt klassificeringssystem. Vi tar fram visuella funktioner från de tre sista fullt anslutna lagren av både CaffeNet (utrustad med ImageNet) och vår finstämda version för ChaLearn-utmaningen. Vi föreslår en sen fusionsstrategi som tränar en separat lågnivå-SVM på var och en av de extraherade nervkoderna. Klassprognoserna för SVM på låg nivå utgör indata till en högre SVM, vilket ger de slutliga händelsepoängen. Vi uppnår vårt bästa resultat genom att lägga till ett temporalt förfining steg i vårt klassificeringssystem, som tillämpas direkt på produktionen av varje låg nivå SVM. Vårt tillvägagångssätt straffar höga klassificeringspoäng baserat på visuella egenskaper när deras tidsstämpel inte stämmer väl överens med en händelsespecifik tidsfördelning som lärts av utbildnings- och valideringsdata. Vårt system uppnådde det näst bästa resultatet i ChaLearn Challenge 2015 på Cultural Event Classification med en genomsnittlig precision på 0,767 på testsetet. 36 978-1-4673-6759-215/$31.00 ©2015 IEEE
UPC-STP: Teamet i Salvador et al. REF kombinerar funktioner från de fullt anslutna (fc) skikten av en CNN pretränad med ImageNet och en andra finjusterad på kulturevenemang datasetet.
Cultural Event recognition with visual ConvNets and temporal models
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}