Åtgärdsförväntningar syftar till att upptäcka en åtgärd innan den inträffar. Många verkliga tillämpningar inom robotik och övervakning är relaterade till denna prediktiva förmåga. Nuvarande metoder tar itu med detta problem genom att först förutse visuella representationer av framtida ramar och sedan kategorisera de förväntade representationerna till åtgärder. Men förväntan bygger på en enda tidigare ram representation, som ignorerar den historiska trenden. Dessutom kan den bara förutse en bestämd framtid. Vi föreslår ett nätverk av förstärkta kodare (RED) för att föregripa åtgärder. RED tar flera historiska representationer som ingång och lär sig att förutse en sekvens av framtida representationer. En framträdande aspekt av RED är att en förstärkning modul antas för att ge sekvensnivå övervakning; belöningsfunktionen är utformad för att uppmuntra systemet att göra korrekta förutsägelser så tidigt som möjligt. Vi testar RED på TVSeries, THUMOS-14 och TV-Human-interaction dataset för att förutse åtgärder och uppnå toppmodern prestanda på alla datauppsättningar.
Gao m.fl. REF lärde sig att förutse en sekvens av framtida representationer baserade på flera historiska representationer.
RED: Reinforced Encoder-Decoder Networks for Action Anticipation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}