Abstrakt. Djupa konvolutionella nätverk har uppnått stor framgång för visuellt erkännande i stillbilder. När det gäller erkännande av åtgärder i videofilmer är dock fördelen med traditionella metoder inte så uppenbar. Detta dokument syftar till att upptäcka principerna för att utforma effektiva ConvNet arkitekturer för åtgärdsigenkänning i videor och lära sig dessa modeller ges begränsad utbildning prover. Vårt första bidrag är tidssegmentnätverk (TSN), ett nytt ramverk för videobaserad igenkänning av åtgärder. som bygger på idén om långdistans tidsstrukturmodellering. Den kombinerar en sparsam strategi för timlig provtagning och övervakning på videonivå för att möjliggöra ett effektivt och effektivt lärande med hjälp av hela actionvideon. Det andra bidraget är vår studie om en rad goda metoder för att lära ConvNets om videodata med hjälp av tidssegmentnätverk. Vårt tillvägagångssätt ger den senaste prestandan på datamängderna för HMDB51 (69,4%) och UCF101 (94,2%). Vi visualiserar också de lärda ConvNet modellerna, som kvalitativt visar effektiviteten av temporal segment nätverk och de föreslagna god praxis.
Temporal Segment Networks (TSN) REF är en av de representativa 2D CNN-metoderna.
Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}