Vi introducerar en ny Recurrent Neural Network-baserad algoritm för framtida videofunktionsgenerering och actionförväntning som kallas funktionsmappning RNN. Vår roman RNN arkitektur bygger på tre effektiva principer för maskininlärning, nämligen parameterdelning, Radial Basis Funktionskärnor och kontradiktorisk utbildning. Med hjälp av endast några av de tidigaste ramarna för en video, funktionen kartläggning RNN kan generera framtida funktioner med en bråkdel av de parametrar som behövs i traditionella RNN. Genom att mata in dessa framtida funktioner i en enkel flerlagers perceptron som underlättas med ett RBF-kärnlager, kan vi exakt förutsäga åtgärden i videon. I våra experiment får vi 18% förbättring på JHMDB-21 dataset, 6% på UCF101-24 och 13% förbättring på UT-interaktionsdataset jämfört med tidigare toppmoderna för att förutse åtgärder.
Shi och Al. REF föreslog ett återkommande neuralt nätverk med radial basfunktionskärnor för att förutsäga funktioner i framtiden och sedan förutsäga åtgärdsetiketten med en flerskikts perceptron.
Action Anticipation with RBF Kernelized Feature Mapping RNN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}