I motsats till det allmänt studerade problemet med att känna igen en åtgärd som ges en komplett sekvens, syftar åtgärdsförväntning till att identifiera åtgärden från endast delvis tillgängliga videor. Som sådan är det därför avgörande för framgången för datorsiktstillämpningar som kräver att reagera så tidigt som möjligt, t.ex. autonom navigering. I detta dokument föreslår vi en ny åtgärdsförutsättningsmetod som uppnår hög förutsägelsenoggrannhet även i närvaro av en mycket liten procentandel av en videosekvens. I detta syfte utvecklar vi en flerstegs LSTM-arkitektur som utnyttjar kontextmedvetna och actionmedvetna funktioner, och introducerar en ny förlustfunktion som uppmuntrar modellen att förutsäga rätt klass så tidigt som möjligt. Våra experiment på standardriktmärkesdata visar fördelarna med vårt tillvägagångssätt; Vi överträffar de senaste handlingsförutsägelsemetoderna för tidig förutsägelse genom en relativ ökning av noggrannheten med 22,0 % på JHMDB-21, 14,0 % på UT-interaktion och 49,9 % på UCF-101.
Aliakbarian m.fl. REF införde en ny förlustfunktion för att uppmuntra nätverket att förutsäga rätt klass så tidigt som möjligt.
Encouraging LSTMs to Anticipate Actions Very Early
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}