ABSTRACT Action Förutsägelse syftar till att bestämma vilka åtgärder som sker i en video så tidigt som möjligt, vilket är avgörande för många online-applikationer, såsom förutsäga en trafikolycka innan det händer och upptäcka skadliga åtgärder i övervakningssystemet. I detta arbete, vi tar itu med detta problem genom att utveckla en end-to-end arkitektur som förbättrar discriminabiliteten av funktioner i delvis observerade videor genom att assimilera dem till funktioner från kompletta videor. För detta ändamål, det generativa kontradiktoriska nätverket introduceras för att ta itu med åtgärdsförutsägelse problem, vilket förbättrar igenkännande noggrannheten av delvis observerade videor men minskar funktionen skillnaden mellan delvis observerade videor från kompletta. Specifikt, dess generator består av två nätverk: en CNN för funktionsextraktion och en LSTM för att uppskatta kvarstående fel mellan funktioner i de delvis observerade videor och kompletta, och sedan funktioner från CNN lägger restfel från LSTM, som betraktas som den förbättrade funktionen för att lura en konkurrerande diskriminator. Samtidigt är generatorn tränas med ett ytterligare perceptuellt mål, vilket tvingar de förbättrade funktionerna i delvis observerade videor är diskriminerande nog för åtgärdsförutsägelse. Omfattande experimentella resultat på UCF101, BIT och UT-interaktionsdata visar att vårt tillvägagångssätt överträffar de senaste metoderna, särskilt för videor som mindre än 50% av bildrutorna observeras. Datorseende, videoanalys, åtgärdsförutsägelse.
Wang m.fl. REF utformade en end-to-end arkitektur som använder det generativa kontrariska nätverket för att minska skillnaden mellan funktioner från delvis observerade videor och kompletta videor.
Early Action Prediction with Generative Adversarial Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}