....................................... Hur känner du igen enkla handlingar, till exempel den inledande boken? Vi argumenterar action förståelse kräver utseende modellering men också fånga temporal dynamik (hur form av bok förändringar) och funktionella relationer. Vi föreslår att videos ska representeras som regiongrafer mellan rum och tid följt av grafkonvolutioner för slutsatser. Sammanfattning Hur känner människor igen handlingen "att öppna en bok"? Vi hävdar att det finns två viktiga signaler: modellera temporal form dynamik och modellera funktionella relationer mellan människor och objekt. I det här dokumentet föreslår vi att videor ska representeras som regiondiagram över rymdtid som fångar dessa två viktiga ledtrådar. Våra grafnoder definieras av objektregionens förslag från olika ramar i en långdistansvideo. Dessa noder är sammankopplade med två typer av relationer: (i) likhetsrelationer som fångar de långa avstånd beroenden mellan korrelerade objekt och (ii) rumsliga-temporala relationer fånga interaktioner mellan närliggande objekt. Vi utför resonemang på denna graf representation via Graph Convolutional Networks. Vi uppnår toppmoderna resultat på både Charades och något-någonting datauppsättningar. Särskilt för Charades får vi en enorm vinst på 4,4 % när vår modell tillämpas i komplexa miljöer.
Wang m.fl. REF är den första att representera videor som space-time grafer för video action igenkänning.
Videos as Space-Time Region Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}