Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har i stor utsträckning tillämpats för bildigenkänningsproblem som ger toppmoderna resultat på igenkänning, detektion, segmentering och hämtning. I detta arbete föreslår och utvärderar vi flera djupa neurala nätverksarkitekturer för att kombinera bildinformation över en video över längre tidsperioder än tidigare försök. Vi föreslår två metoder som kan hantera videor med full längd. Den första metoden utforskar olika konvolutionella temporal funktion pooling arkitekturer, undersöka de olika designval som måste göras när man anpassar en CNN för denna uppgift. Den andra föreslagna metoden modellerar uttryckligen videon som en ordnad sekvens av ramar. För detta ändamål använder vi ett återkommande neuralt nätverk som använder Long Short-Term Memory (LSTM) celler som är anslutna till utgången av den underliggande CNN. Våra bästa nätverk uppvisar betydande prestandaförbättringar jämfört med tidigare publicerade resultat på Sports 1 miljon dataset (73,1% vs 60,9 %) och UCF-101 dataset med (88,6% vs 88,0%) och utan ytterligare optisk flödesinformation (82,6% vs 73,0%). 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
För att ta hänsyn till tidsberoendet föreslår REF ett LSTM-baserat återkommande neuralt nätverk för att modellera videosekvenserna.
Beyond short snippets: Deep networks for video classification
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}