Abstract-On-the-fly video hämtning med hjälp av webbbilder och snabba Fisher Vector produkter (VRFP) är en realtid video hämtning ram baserat på korta textinmatning frågor, som får svagt märkta utbildningsbilder från webben efter frågan är känd. De hämtade webbbilder som representerar förfrågan och varje databasvideo behandlas som obeställda samlingar av bilder, och varje samling representeras med hjälp av en enda Fisher Vector byggd på CNN-funktioner. Våra experiment visar att en Fisher Vector är robust till buller närvarande i webbbilder och jämför gynnsamt i termer av noggrannhet med andra standard representationer. Medan en Fisher Vector kan konstrueras effektivt för en ny fråga, matcha mot testuppsättningen är långsam på grund av dess höga dimensionalitet. För att utföra matchning i realtid presenterar vi en förlustfri algoritm som påskyndar den inre produktberäkningen mellan högdimensionella Fisher Vectors. Vi bevisar att det förväntade antalet multiplikationer som krävs minskar fyrfaldigt med Fisher Vectors gleshet. Vi kan inte bara konstruera och tillämpa frågemodeller i realtid, utan med hjälp av ett enkelt omklassificeringssystem överträffar vi också toppmoderna automatiska hämtningsmetoder med en betydande marginal på TRECVID MED13 (3,5 %), MED14 (1,3 %) och CCV-datamängder (5,2 %). Vi erbjuder också en direkt jämförelse på standarddatauppsättningar mellan två olika paradigm för automatisk videosökning: noll-sprut-inlärning och hämtning på flyg. Index Terms-Snabba inre produkter, Fisher Vectors, videohämtning, webbaserad hämtning.
Icke desto mindre är noll-shot metoder Andra nya metoder som REF beskriver on-the-fly hämtning baserat på erhålla utbildningsdata efter förfrågan är indata (t.ex., från webben).
VRFP: On-the-Fly Video Retrieval Using Web Images and Fast Fisher Vector Products
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}