Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en ny minnesnätverksstruktur för videoklassificering med få bilder genom att ge följande bidrag. För det första föreslår vi en sammansatt minnesnätverk (CMN) struktur under nyckelvärdet minne nätverk paradigm, där varje nyckel minne omfattar flera beståndsdelar nycklar. Dessa komponenter fungerar tillsammans för utbildning, vilket gör det möjligt för CMN att få en optimal video representation i ett större utrymme. För det andra introducerar vi en multi-saliency embedding algoritm som kodar en videosekvens med variabel längd till en matris med fast storlek genom att upptäcka flera betydelser av intresse. Till exempel, med tanke på en video av bilauktion, vissa människor är intresserade av bilen, medan andra är intresserade av auktionsaktiviteter. För det tredje utformar vi ett abstrakt minne ovanpå de ingående nycklarna. Det abstrakta minnet och de ingående tangenterna bildar en lagerstruktur, vilket gör CMN mer effektivt och kapabelt att skalas, samtidigt som representationsförmågan hos de flera tangenterna bibehålls. Vi jämför CMN med flera state-of-the-art basics på en ny några-shot video klassificeringsdata och visar effektiviteten i vår strategi.
Approach REF föreslår ett s.k. sammansatt minnesnätverk under det centrala minnesnätverkets paradigm för videoklassificering med få bilder.
Compound Memory Networks for Few-Shot Video Classification
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}