Vad definierar en action som "sparkboll"? Vi hävdar att den verkliga innebörden av en handling ligger i den förändring eller omvandling som en handling medför för miljön. I detta dokument föreslår vi en ny representation för åtgärder genom att modellera en åtgärd som en omvandling som förändrar miljöns tillstånd innan åtgärden äger rum (förutsättning) till staten efter åtgärden (effekt). Motiverade av de senaste framstegen av videorepresentation med hjälp av djupinlärning, designar vi ett Siamese nätverk som modellerar åtgärden som en omvandling på en hög nivå funktionsutrymme. Vi visar att vår modell ger förbättringar av standardiserade igenkänningsdata, inklusive UCF101 och HMDB51. Viktigare är att vårt tillvägagångssätt kan generalisera bortom inlärda åtgärdskategorier och visar betydande resultatförbättringar när det gäller generalisering mellan olika kategorier av våra nya ACT-data.
REF använde ett siamesiska nätverk för att modellera åtgärden som en omvandling från ett förutbestämt tillstånd till en effekt.
Actions ~ Transformations
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}