I detta dokument diskuterar vi flera former av spatiotemporala konvolutioner för videoanalys och studerar deras effekter på åtgärdsigenkänning. Vår motivering härrör från observationen att 2D CNNs tillämpas på enskilda ramar av videon har förblivit solida artister i handling erkännande. I detta arbete demonstrerar vi empiriskt de exakta fördelarna med 3D CNN jämfört med 2D CNN inom ramen för resterande lärande. Dessutom visar vi att faktorisering av 3D-konvolutionsfiltren i separata rumsliga och tidsmässiga komponenter ger en betydande ökning av noggrannheten. Vår empiriska studie leder till utformningen av ett nytt spatiotemporalt konvolutionsblock "R(2+1)D" som producerar CNN som uppnår resultat som är jämförbara eller överlägsna hjärtats tillstånd på Sports-1M, Kinetics, UCF101 och HMDB51.
Icke desto mindre ger uppdelningen av en 3D-konvolution till rumsliga och tidsmässiga komponenter förbättringar i prestanda-REF ).
A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}