Abstrakt. Vi tar itu med problemet med att lära sig bra funktioner för att förstå videodata. Vi introducerar en modell som lär sig latenta representationer av bildsekvenser från par på varandra följande bilder. Den konvolutionella arkitekturen i vår modell gör det möjligt att skala till realistiska bildstorlekar samtidigt som man använder en kompakt parametrisering. I experiment på NORB-datasetet visar vi våra modellextrakt latenta "flödesfält" som motsvarar omvandlingen mellan de två inmatningsramarna. Vi använder också vår modell för att extrahera lågnivåfunktioner i en flerstegsarkitektur för actionigenkänning, vilket demonstrerar konkurrenskraftiga prestanda på både KTH- och Hollywood2-dataseten.
Dessutom, Taylor et al. REF har infört en modell som lär sig latenta representationer av bildsekvenser från par av på varandra följande bilder.
Convolutional Learning of Spatio-temporal Features
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}