Vi introducerar begreppet dynamisk bild, en ny kompakt representation av videor användbara för videoanalys, särskilt när konvolutionella neurala nätverk (CNN) används. Den dynamiska bilden är baserad på rankning pooling koncept och erhålls genom parametrarna för en rankning maskin som kodar temporal utveckling av ramar video. Dynamiska bilder erhålls genom direkt tillämpning av rankning pooling på rå bild pixlar i en video som producerar en enda RGB-bild per video. Denna idé är enkel men kraftfull eftersom den möjliggör användning av befintliga CNN-modeller direkt på videodata med finjustering. Vi presenterar en effektiv och effektiv approximativ rank pooling operatör, påskyndar det upp order av magnitud jämfört med rank pooling. Vår nya approximativa rankning av CNN-skiktet gör det möjligt för oss att generalisera dynamiska bilder till dynamiska funktionskartor och vi demonstrerar kraften i våra nya representationer på standardriktmärken i åtgärdsigenkänning för att uppnå toppmodern prestanda.
Andra verk har utforskat att lära sig beställning av ramar för att sammanfatta en video i en enda "dynamisk bild" som används för aktivitetsigenkänning REF.
Dynamic Image Networks for Action Recognition
{'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']}