Djupt lärande har visats för att uppnå utmärkta resultat för bildklassificering och objektdetektering. Inverkan av djupt lärande på videoanalys har dock varit begränsad på grund av videodatas komplexitet och brist på kommentarer. Tidigare konvolutionella neurala nätverk (CNN) baserade video åtgärder detektion metoder vanligtvis består av två viktiga steg: ram-nivå åtgärdsförslag generering och associering av förslag över ramar. Dessutom använder de flesta av dessa metoder två-stream CNN ram för att hantera rumsliga och temporal funktion separat. I detta dokument föreslår vi ett end-to-end djupt nätverk som kallas Tube Convolutional Neural Network (T-CNN) för att upptäcka åtgärder i videor. Den föreslagna arkitekturen är ett enhetligt djupt nätverk som kan känna igen och lokalisera åtgärder baserade på 3D-konvolution funktioner. En video är först uppdelad i lika längd klipp och nästa för varje klipp en uppsättning rörförslag genereras baserat på 3D Convolutional Network (ConvNet) funktioner. Slutligen kopplas rörförslagen från olika klipp ihop med hjälp av nätverksflöde och spatiotemporell åtgärdsdetektering utförs med hjälp av dessa länkade videoförslag. Omfattande experiment på flera videodatauppsättningar visar den överlägsna prestandan hos T-CNN för att klassificera och lokalisera åtgärder i både trimmade och otrimmade videor jämfört med state-of-the-arts.
Hou m.fl. REF föreslog en enhetlig rörkonvolutionella neurala nätverk för att känna igen och lokalisera åtgärder baserade på 3D-CNN.
Tube Convolutional Neural Network (T-CNN) for Action Detection in Videos
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}