Abstract-Analysera videor av mänskliga handlingar innebär att förstå de timliga relationerna mellan videoramar. CNN är de nuvarande toppmoderna metoderna för åtgärdsigenkänning i videor. De CNN-arkitekturer som för närvarande används har dock svårt att fånga dessa relationer. De senaste metoderna för erkännande av åtgärder bygger på traditionella metoder för lokal optisk flödesuppskattning för att förhandsberäkna rörelseinformation för CNN. En sådan tvåstegsmetod är beräknings dyrt, lagring krävande, och inte end-to-end trainingable. I det här dokumentet presenterar vi en ny CNN-arkitektur som implicit fångar in rörelseinformation mellan intilliggande ramar. Vi kopplar sedan in den i ett toppmodernt ramverk för erkännande av åtgärder som kallas "twostream CNNs". Vi namnger vårt tillvägagångssätt dolda två-stream CNNs eftersom det bara tar rå videoramar som ingång och direkt förutsäger åtgärder klasser utan att uttryckligen datorisera optiskt flöde. Vår end-to-end tillvägagångssätt är 10x snabbare än en två-steg ett och upprätthåller liknande noggrannhet. Experimentella resultat på UCF101- och HMDB51-datauppsättningar visar att vår strategi avsevärt överträffar tidigare bästa realtidsstrategier.
I detta arbete använder vi de nyligen dolda tvåströmsnäten REF för aktivitetsigenkänning.
Hidden Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}