Att känna igen dynamiska scener är ett av de grundläggande problemen i scenförståelse, som kategoriserar rörliga scener som skogsbrand, jordskred eller lavin. Medan befintliga metoder fokuserar på tillförlitlig upptagning av statisk och dynamisk information, har få verk utforskat frame val från en dynamisk scensekvens. I detta dokument föreslår vi ett dynamiskt scenigenkänning med hjälp av en djup dubbel deskriptor baserad på "nyckelramar" och "nyckelsegment". Nyckelramar som speglar funktionen fördelning av sekvensen med ett litet antal används för att fånga framträdande statiska utseenden. Nyckelsegment, som fångas från området runt varje nyckelram, ger en ytterligare diskriminerande kraft genom dynamiska mönster inom korta tidsintervall. För detta ändamål, två typer av överförda konvolutionella neurala nätverksfunktioner används i vårt tillvägagångssätt. Ett helt uppkopplat lager används för att välja nyckelramar och nyckelsegment, medan det konvolutionella lagret används för att beskriva dem. Vi utförde experiment med hjälp av offentliga datauppsättningar samt en ny datauppsättning bestående av 23 dynamiska scenklasser med 10 videor per klass. Utvärderingsresultaten visade den föreslagna metodens senaste resultat. Index Terms-dynamisk scenklassificering, nyckelram, nyckelsegment, konvolutionella neurala nätverk, överföringsinlärning, djup dual deskriptor (D3)
Hong m.fl. REF införde en djup dubbel deskriptor för att känna igen dynamiska scener, som tar hänsyn till både nyckelram och nyckelsegmentbaserade metoder.
Recognizing Dynamic Scenes with Deep Dual Descriptor based on Key Frames and Key Segments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}