Abstrakt. Vi föreslår i detta dokument en helt automatiserad djupmodell, som lär sig att klassificera mänskliga handlingar utan att använda någon tidigare kunskap. Det första steget i vårt program, baserat på utbyggnaden av Convolutional Neural Networks till 3D, lär sig automatiskt spatio-temporala funktioner. Ett Recurrent Neural Network tränas sedan att klassificera varje sekvens med tanke på den timliga utvecklingen av de inlärda funktionerna för varje tidssteg. Experimentella resultat på KTH:s datauppsättning visar att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar befintliga djupa modeller och ger jämförbara resultat med de bästa relaterade verken.
Även Baccouche REF har föreslagit en helt automatiserad djupmodell utan förkunskaper för en videobaserad datauppsättning.
A.: Sequential deep learning for human action recognition
{'venue': 'HBU', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}