Händelseigenkänning från stillbilder är av stor betydelse för bildförståelse. Jämfört med händelseigenkänning i videor finns det dock mycket färre forskningsarbeten om händelseigenkänning i bilder. Detta dokument behandlar frågan om händelseigenkänning från bilder och föreslår en effektiv metod med djupa neurala nätverk. Speciellt designar vi en ny arkitektur, som kallas Object-Scene Convolutional Neural Network (OS-CNN). Denna arkitektur sönderdelas i objektnät och scennät, som extraherar användbar information för händelseförståelse ur objektens respektive scensammanhangets perspektiv. Samtidigt undersöker vi olika nätverksarkitekturer för OS-CNN-design och anpassar de djupa (AlexNet) och mycket djupa (GoogLeNet) nätverken till uppgiften att identifiera händelser. Dessutom finner vi att de djupa och mycket djupa nätverken kompletterar varandra. Slutligen, baserat på den föreslagna OS-CNN och jämförande studie av olika nätverksarkitekturer, kommer vi fram till en lösning på fem-stream CN-N för spår av kulturevenemang erkännande vid ChaLearn Looking at People (LAP) utmaning 2015. Vår metod får prestanda på 85,5% och rankas den 1 st plats i denna utmaning. 978-1-4673-6759-215/$31.00 ©2015 IEEE
Wang m.fl. REF utformade en arkitektur för att kombinera objektnätverk och scennätverk, som extraherar användbar information som objekt och scensammanhang för händelseförståelse.
Object-Scene Convolutional Neural Networks for event recognition in images
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}