Antalet kategorier för erkännande av åtgärder ökar snabbt och det har blivit allt svårare att märka tillräckliga utbildningsdata för att lära sig konventionella modeller för alla kategorier. I stället för att samla in allt fler uppgifter och märka dem uttömmande för alla kategorier är ett attraktivt alternativ "nolldshot learning" (ZSL). Därför konstruerar vi i denna studie en kartläggning mellan visuella egenskaper och en semantisk deskriptor för varje åtgärdskategori, vilket gör det möjligt att känna igen nya kategorier i avsaknad av visuella träningsdata. Befintliga ZSL-studier fokuserar främst på stillbilder och attributbaserade semantiska representationer. I detta arbete utforskar vi ordvektorer som det delade semantiska utrymmet för att bädda in videor och kategorietiketter för ZSL actionigenkänning. Detta är ett mer utmanande problem än befintliga ZSL av stillbilder och / eller attribut, eftersom kartläggningen mellan video rum-tid funktioner åtgärder och det semantiska utrymmet är mer komplex och svårare att lära sig i syfte att generalisera över alla gränsöverskridande domänskifte. För att lösa detta generaliseringsproblem i ZSL åtgärd erkännande, undersöker vi en rad synergistiska strategier för att förbättra på standard ZSL pipeline. De flesta av dessa strategier är av transduktiv karaktär, vilket innebär tillgång till testdata i utbildningsfasen. För det första förbättrar vi avsevärt den semantiska rymdkartläggningen genom att föreslå flera regressions- och dataregulariserade regressionsstrategier. För det andra utvärderar vi två befintliga efterbehandlingsstrategier (transduktiv självträning och navighetskorrigering) och visar att de kompletterar varandra. Vi utvärderar utförligt vår modell på ett brett spektrum av mänskliga åtgärder dataset inklusive HMDB51, UCF101, Olympic Sports och event dataset inklusive CCV och TRECVID MED 13. Resultaten visar att vår strategi uppnår den senaste noll-shot-insatsen med en enkel och effektiv pipeline, och utan övervakad notering av attribut. Slutligen lägger vi fram en djupgående analys av varför och när noll-shot fungerar, inklusive att visa förmågan att förutsäga överföringsbarhet i olika kategorier i förväg.
REF utforska ordvektorer som ett delat semantiskt utrymme för att bädda in etiketter och videor för ZSAR.
Transductive Zero-Shot Action Recognition by Word-Vector Embedding
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}