Videor har blivit allmänt förekommande på grund av lättheten att fånga och dela via sociala plattformar som Youtube, Facebook, Instagram och andra. Datorseendegemenskapen har försökt ta itu med olika problem med videoanalys på egen hand. Som en följd av detta, även om vissa riktigt bra handgjorda funktioner har föreslagits det finns en brist på generiska funktioner för videoanalys. Å andra sidan har bilddomänen utvecklats snabbt med hjälp av funktioner från djupa konvolutionsnät. Dessa djupa funktioner visar sig vara generiska och utföra bra på olika bilduppgifter. I detta arbete föreslår vi Convolution 3D (C3D) funktion, en generisk spatio-temporal funktion som erhålls genom att träna en djup 3-dimensionell convolutional nätverk på en stor kommenterad video dataset som omfattar objekt, scener, åtgärder, och andra ofta förekommande begrepp. Vi visar att genom att använda spatio-temporala konvolutioner de utbildade funktionerna inkapslar utseende och rörelse linjer och utför bra på olika video klassificering uppgifter. C3D har tre huvudsakliga fördelar. För det första är det generiskt: att uppnå toppmoderna resultat om objektigenkänning, scenklassificering, sportklassificering och likhetsmärkning i videofilmer. För det andra är det kompakt: få bättre noggrannhet än bästa handgjorda funktioner och bästa djupa bildfunktioner med en lägre dimension funktionsdeskriptor. För det tredje är det effektivt att beräkna: 91 gånger snabbare än nuvarande handgjorda funktioner, och två storleksordningar snabbare än nuvarande djuplärande baserade video klassificeringsmetoder.
Tran m.fl. föreslå att lära sig generiska funktioner för videoanalys (inte nödvändigtvis egocentrisk) genom att träna en djup 3D-konvolutionella neurala nätverk REF.
C3D: Generic Features for Video Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}