Handlingsigenkänning är en viktig men utmanande uppgift i datorseendet. I detta dokument föreslår vi en ny djupbaserad ram för erkännande av åtgärder, som förbättrar igenkänningsnoggrannheten genom att 1) få mer exakta egenskaper för att representera åtgärder, och 2) minska asynkronin mellan olika informationsströmmar. Vi introducerar först ett grov-till-fine nätverk som extraherar delade djupa funktioner på olika aktionsklass granularities och gradvis integrerar dem för att få en mer exakt funktion representation för inmatningsåtgärder. Vi introducerar också ett asynkront fusionsnätverk. Det sammanställer information från olika strömmar genom asynkront integrera stream-wise funktioner vid olika tidpunkter och därmed bättre utnyttja den kompletterande informationen i olika strömmar. Experimentella resultat när det gäller riktmärken för erkännande av åtgärder visar att vår strategi uppnår de senaste resultaten.
Lin m.fl. REF föreslår ett CNN-LSTM-baserat nätverk (CO2FI) som extraherar funktioner från olika konvolutionslager och integrerar dem genom ett LSTM-nätverk.
Action Recognition with Coarse-to-Fine Deep Feature Integration and Asynchronous Fusion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}