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.
Alternativt lagrar den långsiktiga funktionen bank REF direkt långsiktiga funktioner och korrelerar dem senare med kortsiktiga funktioner.
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']}