Vilket är det rätta sättet att resonera om mänsklig verksamhet? Vilka riktningar framåt är mest lovande? I detta arbete analyserar vi det aktuella tillståndet av mänsklig aktivitet förståelse i videor. Syftet med detta dokument är att undersöka datauppsättningar, utvärderingsmått, algoritmer och potentiella framtida riktningar. Vi tittar på de kvalitativa attribut som definierar aktiviteter som utgör variabilitet, korthet och densitet. Experimenten tar hänsyn till flera toppmoderna algoritmer och flera datauppsättningar. Resultaten visar att det visserligen finns en inneboende tvetydighet i verksamhetens tidsmässiga omfattning, men att nuvarande datauppsättningar fortfarande möjliggör effektiv benchmarking. Vi upptäcker att finkornig förståelse av objekt och posera i kombination med temporal resonemang sannolikt ger betydande förbättringar i algoritmisk noggrannhet. Vi presenterar de många typer av information som kommer att behövas för att uppnå betydande vinster i aktivitetsförståelse: objekt, verb, intention och sekventiellt resonemang. Programvaran och ytterligare information kommer att göras tillgängliga för att ge andra forskare detaljerad diagnostik för att förstå sina egna algoritmer.
Senast Sigurdsson m.fl. REF gjorde en detaljerad analys av vilka typer av information som behövs för att uppnå betydande vinster för att förstå aktiviteter bland objekt, verb, avsikter och sekventiella resonemang.
What Actions are Needed for Understanding Human Actions in Videos?
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}