För att förstå världen behöver vi människor ständigt relatera nuet till det förflutna och sätta händelserna i ett sammanhang. I det här dokumentet gör vi det möjligt för befintliga videomodeller att göra samma sak. Vi föreslår en långsiktig funktion bank-stödjande information extraheras över hela spännvidden av en video-för att öka state-of-the-art video modeller som annars skulle bara visa korta klipp på 2-5 sekunder. Våra experiment visar att utbyggnaden av 3D-konvolutionella nätverk med en långsiktig funktionsbank ger toppmoderna resultat på tre utmanande videodataset: AVA, EPIC-Kitchens och Charades. Koden är tillgänglig online 1.
Ett alternativt tillvägagångssätt använder en långsiktig funktion bank REF, som extraherar information över hela spännvidden av en video och väljer relevanta interaktioner genom korsvalidering.
Long-Term Feature Banks for Detailed Video Understanding
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}