Abstrakt. Vid upptäckt av åtgärder online är målet att upptäcka början av en åtgärd i en videoström så fort det händer. Till exempel, om ett barn jagar en boll, en autonom bil bör känna igen vad som händer och svara omedelbart. Detta är ett mycket utmanande problem av fyra skäl. För det första kan endast partiella handlingar observeras. För det andra finns det en stor variation i negativa data. För det tredje är åtgärdens början okänd, så det är oklart över vilken tid informationen ska integreras. Slutligen, i verkliga världen data, finns stora inom-klass variabilitet. Detta problem har åtgärdats tidigare, men bara i viss utsträckning. Våra bidrag till att upptäcka åtgärder online är trefaldiga. För det första introducerar vi ett realistiskt dataset bestående av 27 avsnitt från 6 populära TV-serier. Datasetet spänner över 16 timmar av film annoterad med 30 aktionsklasser, totalt 6,231 action instanser. För det andra analyserar och jämför vi olika basmetoder, vilket visar att detta är ett utmanande problem där ingen av metoderna ger en bra lösning. För det tredje analyserar vi förändringen i prestanda när det finns en variation i synsätt, ocklusion, trunkering, etc. Vi inför ett utvärderingsprotokoll för rättvis jämförelse. Datauppsättningen, baslinjerna och modellerna kommer alla att göras tillgängliga för allmänheten för att uppmuntra (välbehövliga) ytterligare forskning om upptäckt av åtgärder online på realistiska data.
Geest m.fl. REF byggde ett dataset för detektering av åtgärder online, som består av 16 timmar (27 avsnitt) av TV-serier med tidsangivelse för 30 åtgärdskategorier.
Online Action Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}