Syftet med detta dokument är att identifiera åtgärder i video utan att det behövs några exempel. Olika från traditionella noll-shot metoder vi inte kräver design och specifikation av attribut klassificerare och klass-till-attribut kartläggningar för att möjliggöra överföring från synliga klasser till osynliga klasser. Vårt viktigaste bidrag är objekt2action, ett semantiskt ord inbäddning som spänns av en hoppa-gram modell av tusentals objekt kategorier. Åtgärdsetiketter tilldelas ett objekt som kodar för osynlig video baserat på en konvex kombination av åtgärder och objektaffiniteter. Våra semantiska inbäddningar har tre huvuddrag att ta hänsyn till för de specifika åtgärderna. För det första föreslår vi en mekanism för att utnyttja flera ordbeskrivningar av handlingar och föremål. För det andra införlivar vi det automatiska urvalet av de mest lyhörda objekten per åtgärd. Och slutligen, visar vi hur vi kan utöka vår noll-shot-strategi till spatio-temporal lokalisering av åtgärder i video. Experiment på fyra åtgärdsdata visar potentialen i vår strategi.
Verket Objekt2action REF konstruerar en semantisk inbäddningsmodell genom att överväga tusentals objektkategorier.
Objects2action: Classifying and Localizing Actions without Any Video Example
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}