Object detektering i videor har dragit till sig ökad uppmärksamhet nyligen med införandet av den storskaliga ImageNet VID dataset. Olika från objektdetektering i statiska bilder ger temporal information i videor viktig information för objektdetektering. För att fullt ut utnyttja tidsinformationen är de modernaste metoderna [14, 13] därför baserade på spatiotemporala tubelets, som i huvudsak är sekvenser av associerade avgränsande rutor över tiden. De befintliga metoderna har dock stora begränsningar när det gäller att generera tubletar när det gäller kvalitet och effektivitet. Rörelsebaserade [13] metoder kan erhålla täta rör, men längderna är i allmänhet bara flera ramar, vilket inte är optimalt för att införliva långsiktig tidsinformation. Utseende-baserade [14] metoder, vanligtvis med allmän objektspårning, kan generera långa tubeletter, men är vanligtvis beräkning dyrt. I detta arbete föreslår vi en ram för objektdetektering i videor, som består av ett nytt tubelet förslag nätverk för att effektivt generera spatiotemporella förslag, och ett Long Short-term Memory (LSTM) nätverk som innehåller timlig information från tubelet förslag för att uppnå hög objektdetektering noggrannhet i videor. Experimenten på det storskaliga ImageNet VID-datasetet visar effektiviteten i det föreslagna ramverket för objektdetektering i videor.
I REF kombineras ett CNN med ett kortfristigt minne (LSTM) för att erhålla tidsfunktioner för objektdetektering.
Object Detection in Videos with Tubelet Proposal Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}