Åtgärdssegmentering som en milstolpe mot att bygga automatiska system för att förstå otrimmade videor har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Det är typiskt att modelleras som en sekvens märkning problem men innehåller inneboende och tillräckliga skillnader än text tolkning eller talbehandling. I detta papper introducerar vi en ny hybrid temporal convolutional och återkommande nätverk (TricorNet), som har en kodare-dekoder arkitektur: kodaren består av en hierarki av temporal convolutional kärnor som fångar lokala rörelseförändringar av olika handlingar; dekoder är en hierarki av återkommande neurala nätverk som kan lära sig och memorera långsiktiga åtgärder beroenden efter kodning stadiet. Vår modell är enkel men extremt effektiv när det gäller videosekvensmärkning. De experimentella resultaten på tre datauppsättningar för offentliga aktionssegment har visat att den föreslagna modellen uppnår överlägsen prestanda jämfört med den senaste tekniken.
Ding m.fl. REF introducerar ytterligare ett hybridnät för tidskonvolution och återkommande nätverk som också lär sig att beställa åtgärder, men som lider av höga beräkningskostnader.
TricorNet: A Hybrid Temporal Convolutional and Recurrent Network for Video Action Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}