Detta arbete handlar om att känna igen mänskliga aktiviteter som förekommer i videor på olika semantiska nivåer, inklusive individuella åtgärder, interaktioner och gruppaktiviteter. Erkännandet realiseras med hjälp av en två-nivå hierarki av Long Short-Term Memory (LSTM) nätverk, bildar en feed-forward djup arkitektur, som kan tränas end-to-end. I jämförelse med befintliga arkitekturer av LSTMs, gör vi två viktiga bidrag som ger namnet på vår strategi som Confidence-Energy Recurrent Network -CERN. För det första anger vi i stället för att använda det vanliga softmax-lagret för förutsägelse ett nytt energilager (EL) för att uppskatta energin i våra förutsägelser. För det andra, i stället för att hitta den gemensamma minimienergiklasstilldelningen, som kan vara numeriskt instabil under osäkerhet, specificerar vi att EL dessutom beräknar p-värdena för lösningarna, och på detta sätt uppskattar det mest säkra energiminimum. Utvärderingen av datauppsättningarna för kollektiv aktivitet och volleyboll visar: (i) fördelarna med våra två bidrag i förhållande till de gemensamma softmax- och energiminimeringsformuleringarna och (ii) en överlägsen prestanda i förhållande till de senaste metoderna.
Shu m.fl. I REF har man infört Confidence Energy Recurrent Network (CERN), som också är en hierarki på två nivåer av LSTM-nät som utnyttjar ett energilager för att uppskatta energin i prognoserna.
CERN: Confidence-Energy Recurrent Network for Group Activity Recognition
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}