Fisher vektorn (FV) representation är en högdimensionell förlängning av den populära bag-of-word representation. Omvandling av FV med kraft och 2 normaliseringar har visat sig avsevärt förbättra dess prestanda, och ledde till state-of-the-art resultat för en rad bild-och video klassificering och hämtning uppgifter. Dessa normaliseringar gör emellertid representationen icke-additiv över lokala deskriptorer. I kombination med sin höga dimensionalitet gör detta FV-beräkningen kostsam för lokaliseringsuppgifterna. I detta dokument presenterar vi approximationer till båda dessa normaliseringar, som ger betydande förbättringar i minnet och beräkningskostnaderna för FV när de används för lokalisering. För det andra visar vi hur dessa approximationer kan användas för att definiera övre gränser på poängfunktionen som effektivt kan utvärderas, vilket möjliggör användning av gren-och-bunden sökning som ett alternativ till uttömmande skjutfönstersökning. Vi presenterar experimentella utvärderingsresultat om klassificering och tidsmässig lokalisering av åtgärder i videor. Dessa visar att våra approximationer leder till en upptrappning av åtminstone en storleksordning, samtidigt som den toppmoderna handlingsigenkänningen och lokaliseringsresultatet bibehålls.
Enata m.fl. REF föreslog att skjutfönstrets tillvägagångssätt skulle ersättas med en effektivare sökning på gren och band.
Efficient Action Localization with Approximately Normalized Fisher Vectors
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}