Nyligen har försök gjorts att samla in miljontals videor för att träna CNN-modeller för actionigenkänning i videor. Men att bota sådana storskaliga videodatauppsättningar kräver enormt mänskligt arbete, och utbildning av CNN på miljontals videor kräver enorma beräkningsresurser. Däremot är det mycket enklare att samla in actionbilder från webben och utbildning på bilder kräver mycket mindre beräkning. Dessutom, märkta webbbilder tenderar att innehålla diskriminerande åtgärder poser, som belyser diskriminerande delar av en videos temporal progression. Vi undersöker frågan om vi kan använda webbaction-bilder för att träna upp bättre CNN-modeller för actionigenkänning i videor. Vi samlar 23.8K manuellt filtrerade bilder från webben som visar 101 åtgärder i UCF101 actionvideo dataset. Vi visar att genom att använda webbaction-bilder tillsammans med videor i utbildning, kan betydande prestanda boosts av CNN-modeller uppnås. Vi undersöker sedan skalbarheten av processen genom att utnyttja krypade webbbilder (ofiltrerade) för UCF101 och ActivityNet. Vi ersätter 16.2M videoramar med 393K ofiltrerade bilder och får jämförbar prestanda.
När det gäller domänen video klassificering, Ma et al föreslår att använda webbbilder för att öka handlingsigenkänning modeller i REF på bekostnad av manuellt filtrera webbåtgärder bilder.
Do Less and Achieve More: Training CNNs for Action Recognition Utilizing Action Images from the Web
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}