Hur kan omärkt video förstärka visuell inlärning? Befintliga metoder utför "slow" funktionsanalys, uppmuntrar representationer av temporalt nära ramar att uppvisa endast små skillnader. Medan denna standard tillvägagångssätt fångar det faktum att hög nivå visuella signaler förändras långsamt över tid, det misslyckas med att fånga hur det visuella innehållet förändras. Vi föreslår att generalisera långsam funktionsanalys till "stadig" funktionsanalys. Den viktigaste idén är att införa en tidigare att högre orderderivat i den inlärda funktionen utrymme måste vara liten. I detta syfte tränar vi ett konvolutionellt neuralt nätverk med en regularizer på tuples av sekventiella ramar från omärkt video. Det uppmuntrar funktionsförändringar över tid för att vara smidiga, dvs., liknande de senaste förändringarna. Med hjälp av fem olika datauppsättningar, inklusive omärkta YouTube- och KITTI-videor, visar vi vår metods påverkan på objekt, scen och åtgärdsigenkänningsuppgifter. Vi visar också att våra funktioner som vi lärt oss av omärkt video till och med kan överträffa en standard starkt övervakad förutbildning.
Jayaraman m.fl. REF träna ett CNN med en regularizer som har förändringar över tiden bör vara smidig.
Slow and Steady Feature Analysis: Higher Order Temporal Coherence in Video
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}