Medan egocentriska video blir allt populärare, är det mycket svårt att bläddra. I detta dokument presenterar vi en kompakt 3D Convolutional Neural Network (CNN) arkitektur för långsiktig aktivitetsigenkänning i egocentriska videor. Genom att känna igen långsiktiga aktiviteter kan vi temporärt segmentera (index) långa och ostrukturerade egocentriska videor. Befintliga metoder för denna uppgift är baserade på handjusterade funktioner som härrör från synliga objekt, plats för händer, samt optiskt flöde. Med tanke på en gles optisk flödesvolym som ingång klassificerar vårt CNN kamerabärarens aktivitet. Vi får en klassificeringsnoggrannhet på 89 procent, vilket överträffar dagens toppmoderna nivå med 19 procent. Ytterligare utvärdering görs på en utökad egocentrisk videodatauppsättning, som klassificerar dubbelt så många kategorier som nuvarande toppmoderna. Dessutom kan vårt CNN känna igen om en video är egocentrisk eller inte med 99,2% noggrannhet, upp med 24% från nuvarande state-of-the-art. För att bättre förstå vad nätverket faktiskt lär sig föreslår vi en ny visualisering av CNN-kärnor som flödesfält.
REF matar sparsamt optiskt flöde till 3D CNNs för att indexera egocentriska videor.
Compact CNN for Indexing Egocentric Videos
{'venue': "IEEE WACV'16, March 2016, pp. 1-9", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}