Vi föreslår en funktionsbaserad tidspoolningsmetod som fångar den latenta strukturen av videosekvensdata - t.ex. hur frame-level funktioner utvecklas över tid i en video. Vi visar hur parametrarna för en funktion som har passat till videodata kan fungera som en robust ny videorepresentation. Som ett konkret exempel lär vi oss en poolingfunktion via rankningsmaskiner. Genom att lära oss att rangordna frame-level-funktionerna i en video i kronologisk ordning får vi en ny representation som fångar video-wide temporal dynamik av en video, lämplig för handlingsigenkänning. Förutom rankningsfunktioner utforskar vi olika parametriska modeller som också kan förklara de temporala förändringarna i videor. De föreslagna funktionella poolningsmetoderna, och klassificeringen i synnerhet, är lätta att tolka och genomföra, snabba att beräkna och effektiva när det gäller att erkänna en mängd olika åtgärder. Vi utvärderar vår metod på olika riktmärken för generiska åtgärder, finkorniga åtgärder och gestigenkänning. Resultaten visar att rank pooling ger en absolut förbättring på 7-10 genomsnittliga pooling baslinje. Samtidigt är rank pooling kompatibel med och kompletterar flera utseende och lokala rörelsebaserade metoder och funktioner, såsom förbättrade banor och djupinlärning funktioner. - Vad är det för fel på dig?
Fernando m.fl. I REF föreslogs en ny rankbaserad poolningsmetod som fångar upp den latenta strukturen hos videosekvensdata.
Rank Pooling for Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}