Den senaste tidens framsteg i datorseendet har gjort det möjligt att automatiskt bedöma människans manipulationsförmåga i utförandet av en uppgift, som föder många viktiga tillämpningar inom områden som hälsorehabilitering och tillverkning. Tidigare metoder för videobaserad färdighetsbedömning beaktade inte den rumsliga uppmärksamhetsmekanism som människor använder för att bedöma videor, vilket begränsar deras prestanda eftersom endast en liten del av videoregionerna är informativ för färdighetsbedömning. Vår motivering här är att uppskatta uppmärksamhet i videor som hjälper till att fokusera på kritiskt viktiga videoregioner för bättre färdighetsbedömning. I synnerhet föreslår vi en ny RNN-baserad rumslig uppmärksamhetsmodell som beaktar ackumulerad uppmärksamhet från tidigare ramar samt information på hög nivå om utvecklingen av en pågående uppgift. Vi utvärderar vår strategi för en nyinsamlad datauppsättning av spädbarns grepp uppgift och fyra befintliga datauppsättningar av handmanipulering uppgifter. Experimentella resultat visar att den senaste prestandan kan uppnås genom att man överväger uppmärksamhet vid automatisk färdighetsbedömning.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF, utnyttja rumslig uppmärksamhet vid bedömningen av handmanipulering färdigheter.
Manipulation-Skill Assessment from Videos with Spatial Attention Network
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}