Vi introducerar en enkel men förvånansvärt kraftfull modell för att införliva uppmärksamhet i handling erkännande och mänskliga objekt interaktion uppgifter. Vår föreslagna uppmärksamhetsmodul kan tränas med eller utan extra övervakning, och ger en betydande ökning av noggrannheten samtidigt som nätverksstorleken och beräkningskostnaden nästan är densamma. Det leder till betydande förbättringar jämfört med den moderna basarkitekturen på tre riktmärken för erkännande av standardåtgärder för stillbilder och videofilmer, och etablerar nya toppmoderna datauppsättningar för MPII med 12,5 % relativ förbättring. Vi gör också en omfattande analys av vår fokusmodul både empiriskt och analytiskt. När det gäller det senare introducerar vi en ny härledning av nedifrån-och-upp-upp-upp-upp-upp-upp-uppmärksamhet som låggradiga approximationer av bilinjära poolningsmetoder (vanligtvis används för finkornig klassificering). Ur detta perspektiv, vår uppmärksamhet formulering föreslår en ny karakterisering av handling erkännande som ett finkornigt erkännande problem.
I REF införs en uppmärksamhetsmekanism som bygger på en härledning av nedifrån-och-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-uppmärk-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-och-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-och-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-och-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-och-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp- till två-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-och-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp- och-upp- och-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp- och- och- och-upp-upp- och-upp-upp-upp-upp-upp-upp- och-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp- och- och-upp-upp-upp-upp- och------upp-upp-upp-upp- och- och- och-upp-upp--upp-upp-upp-upp-upp- och- till två-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp- och- och-upp-upp- och-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp-upp- och---
Attentional Pooling for Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}