En grupp personer kan analyseras på olika semantiska nivåer såsom individuella handlingar, deras interaktioner och hela gruppens aktivitet. I detta dokument föreslår vi ett strukturellt återkommande neuralt nätverk (SRNN) som använder en rad sammankopplade RNN för att gemensamt fånga åtgärder av individer, deras interaktioner, samt gruppaktivitet. Medan tidigare strukturella återkommande neurala nätverk antog att antalet noder och kanter är konstant, använder vi ett rutnät pooling lager för att ta itu med det faktum att antalet individer i en grupp kan variera. Vi utvärderar två varianter av det strukturella återkommande neurala nätverket på Volleyball Dataset.
I REF införde författarna modellen "Structural Recurrent Neural Network" (SRNN) som kan hantera ett varierande antal individer på scenen vid varje steg med hjälp av ett lager för poolning av rutnät.
Structural Recurrent Neural Network (SRNN) for Group Activity Analysis
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}