De flesta arbeten på temporal åtgärd upptäckt är formulerad som ett offline problem, där start och slut tider av åtgärder bestäms efter att hela videon är fullt observerad. Viktiga realtidstillämpningar, inklusive övervaknings- och förarassistanssystem, kräver dock att man identifierar åtgärder så snart varje videoram anländer, endast baserat på aktuella och historiska observationer. I detta dokument föreslår vi en ny ram, Temporal Recurrent Network (TRN), för att modellera en större tidsmässig kontext för varje ram genom att samtidigt upptäcka åtgärder online och förutse den närmaste framtiden. Varje ögonblick i tiden använder vår strategi både samlade historiska bevis och förutsagd framtida information för att bättre känna igen den handling som för närvarande sker, och integrerar båda dessa i en enhetlig end-to-end-arkitektur. Vi utvärderar vår strategi för två populära online-data, HDD och TVSeries, samt ett annat allmänt använt dataset, THUMOS'14. Resultaten visar att TRN avsevärt överträffar den senaste tekniken.
Recurrent Networks Ref satte en ny toppmodern prestanda genom att gemensamt upptäcka aktuella och framtida åtgärder.
Temporal Recurrent Networks for Online Action Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}