Vi föreslår en effektiv strategi för spatio-temporala åtgärder lokalisering i realistiska videor. Tillvägagångssättet upptäcker först förslag på ramnivå och poängsätter dem med en kombination av statiska och rörelse CNN-funktioner. Den spårar sedan high-scoring förslag i hela videon med hjälp av en spårning-för-detektion metod. Vår spårare förlitar sig samtidigt på instansnivå- och klassnivådetektorer. Spåren görs med hjälp av en spatio-temporal rörelse histogram, en deskriptor på spårnivå, i kombination med CNN funktioner. Slutligen utför vi temporal lokalisering av åtgärden med hjälp av ett skjutfönster tillvägagångssätt på spårnivå. Vi presenterar experimentella resultat för spatiotemporal lokalisering på UCF-Sports, J-HMDB och UCF-101 handling localization dataset, där vår strategi överträffar den senaste tekniken med en marginal på 15%, 7% respektive 12% i mAP.
Dessutom, Weinzaepfel på al. REF använder en trackingby detection-metod baserad på en ny deskriptor på spårnivå (Spatio-Temporal Motion Histogram, STMH) i kombination med CNN-funktioner.
Learning to Track for Spatio-Temporal Action Localization
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}