Bristen på videor i nuvarande åtgärdsklassificeringsdata har gjort det svårt att identifiera bra videoarkitekturer, eftersom de flesta metoder får liknande resultat på befintliga småskaliga riktmärken. Detta dokument omvärderar toppmoderna arkitekturer mot bakgrund av den nya Kinetics Human Action Video-datauppsättningen. Kinetics har två storleksordningar mer data, med 400 mänskliga aktionsklasser och över 400 klipp per klass, och samlas in från realistiska, utmanande YouTube-videor. Vi tillhandahåller en analys av hur nuvarande arkitekturer klarar sig när det gäller uppgiften att klassificera åtgärder på detta dataset och hur mycket prestanda som förbättras på de mindre referensdataseten efter förutbildningen på Kinetics. Vi introducerar också en ny Two-Stream Inflated 3D Con-vNet (I3D) som är baserad på 2D ConvNet inflation: filter och pooling kärnor av mycket djup bild klassificering ConvNets utvidgas till 3D, vilket gör det möjligt att lära sömlösa spatio-temporala funktionsextraktorer från video samtidigt utnyttja framgångsrika ImageNet arkitektur design och även deras parametrar. Vi visar att I3D-modeller, efter förutbildningen på Kinetics, avsevärt förbättrar den senaste i åtgärdsklassificeringen och når 80,2 % på HMDB-51 och 97,9 % på UCF-101.
I REF-författare föreslog Two-Stream Inflated 3D ConvNet (I3D) där convolutionsfilter expanderade till 3D låter nätverket lära sig sömlös videofunktion i båda domänerna.
Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}