Typiska mänskliga handlingar varar flera sekunder och uppvisar karakteristisk spatiotemporell struktur. Nya metoder försöker fånga denna struktur och lära sig åtgärder representationer med konvolutionella neurala nätverk. Sådana framställningar är dock vanligtvis inlärda på nivån för ett fåtal videoramar som misslyckas med att modellera åtgärder i sin fulla tidsmässiga omfattning. I detta arbete lär vi oss video representationer med hjälp av neurala nätverk med långsiktiga temporal konvolutioner (LTC). Vi visar att LTC-CNN-modeller med ökad tidsmässig omfattning förbättrar precisionen i åtgärdsigenkänningen. Vi studerar också effekten av olika lågnivå representationer, såsom råvärden för video pixlar och optiska flödesvektorfält och visar vikten av högkvalitativ optisk flödesuppskattning för att lära sig exakta handlingsmodeller. Vi rapporterar toppmoderna resultat om två utmanande riktmärken för erkännande av mänskliga åtgärder UCF101 (92,7%) och HMDB51 (67,2%). Ç 0162-8828 ß.........................................................................................................
För att klara av detta problem, Varol et al. REF lär sig video representationer med hjälp av neurala nätverk med långsiktiga temporal konvolutioner.
Long-Term Temporal Convolutions for Action Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}