Att analysera mänskliga handlingar i videofilmer har fått ökad uppmärksamhet på senare tid. Medan de flesta verk fokuserar på att klassificera och märka observerade videoramar eller förutse den allra senaste framtiden, gör långsiktiga förutsägelser över mer än bara några sekunder är en uppgift med många praktiska program som ännu inte har behandlats. I detta dokument föreslår vi två metoder för att förutse ett avsevärt stort antal framtida åtgärder och deras varaktighet. Både CNN och RNN utbildas för att lära sig framtida videoetiketter baserade på tidigare sett innehåll. Vi visar att våra metoder genererar exakta förutsägelser om framtiden även för långa videor med en enorm mängd olika åtgärder och kan även hantera bullriga eller felaktiga inmatningsinformation. Att förutsäga framtida ramar, poser eller bildsegmenteringar i videor har studerats i flera verk [20, 16, 13, 31, 11, 27, 18, 29, 33, 32, 17, 12]. Tillvägagångssätt som förutsäger framtida ramar på pixelnivå är dock begränsade till några få ramar. I stället för att förutsäga ramar tränas ett djupt nätverk i [30] för att förutsäga visuella representationer av framtida ramar. De förutsagda visuella representationerna kan då vara 5343
Mer nyligen, Farha et al. I Ref föreslogs ett djupgående nätverk för att förutsäga framtida verksamhet.
When will you do what? - Anticipating Temporal Occurrences of Activities
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}