Vi strävar efter spatio-temporal lokalisering av åtgärder i videor. Den senaste tekniken bygger på åtgärdsförslag vid provtillfället och väljer den bästa med en klassificering som kräver noggrant kommenterade boxanteckningar vid tågtiden. Att kommentera actionrutor i video är besvärligt, tröttsamt och fel benägna. I stället för att kommentera rutor, föreslår vi att kommentera åtgärder i video med punkter på en gles delmängd av ramar endast. Vi inför en överlappande åtgärd mellan åtgärdsförslag och punkter och införlivar dem alla i målet om en icke-konvex flerinstanslärandeoptimering. Experimentell utvärdering av UCF Sports och UCF 101 dataset visar att (i) spatio-temporala förslag kan användas för att utbilda klassificerare samtidigt som lokaliseringen prestanda, (ii) punkt annoteringar ger resultat jämförbara med box annoteringar samtidigt som betydligt snabbare att annotera, (iii) med en minsta mängd övervakning vår strategi är konkurrenskraftig mot state-of-theart. Slutligen introducerar vi spatio-temporala actionanteckningar på tåget och testvideor av Hollywood2, vilket resulterar i Hollywood2Tubes, som finns på pigurl.com/hollywood2tubes.
Mettes m.fl. Ref-försök för svagt övervakad åtgärdsdetektering med hjälp av endast punkter på en gles delmängd av ramar istället för åtgärdsrutor.
Spot On: Action Localization from Pointly-Supervised Proposals
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}