Det finns flera ledtrådar i en bild som avslöjar vilken handling en person utför. Till exempel en joggare har en pose som är karakteristisk för jogging, men scenen (t.ex. väg, stig) och närvaron av andra joggare kan vara en ytterligare källa till information. I detta arbete utnyttjar vi den enkla iakttagelsen att åtgärder åtföljs av kontextuella riktlinjer för att bygga upp ett starkt system för erkännande av åtgärder. Vi anpassar RCNN till att använda mer än en region för klassificering samtidigt som vi bibehåller förmågan att lokalisera åtgärden. Vi kallar vårt system R * CNN. De åtgärdsspecifika modellerna och specialkartorna utbildas gemensamt, vilket gör det möjligt att ta fram konkreta presentationer. R * CNN uppnår 90,2% medelvärde AP på PASAL VOC Action dataset, överträffar alla andra metoder inom området med en betydande marginal. Sist visar vi att R * CNN inte är begränsat till åtgärdsigenkänning. I synnerhet kan R * CNN också användas för att hantera finkorniga uppgifter som attributklassificering. Vi bekräftar detta påstående genom att rapportera toppmoderna resultat på Berkeley Attribut av People dataset. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Gkioxari m.fl. REF utnyttjade kontextuella riktlinjer för att förbättra erkännandet av åtgärder.
Contextual Action Recognition with R*CNN
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}