Bag-of-words (BoW) modeller används i stor utsträckning inom området datorseende. En BoW-modell består av ett visuellt ordförråd som genereras av att oövervakade grupperar funktionerna i träningsdata, t.ex. genom att använda kMeans. Klustermetoderna kämpar dock med stora mängder data, särskilt när det gäller erkännande av åtgärder. I detta dokument föreslår vi en omvandling av standard BoW-modellen till ett neuralt nätverk, vilket möjliggör diskriminerande utbildning av den visuella vokabulären på stora igenkänningsdata. Vi visar att vår modell är likvärdig med den ursprungliga BoW modellen men möjliggör tillämpning av övervakad neurala nätverk utbildning. Vår modell överträffar den konventionella BoW-modellen och sparsamma kodningsmetoder på nyligen gjorda riktmärken för åtgärdsigenkänning.
REF omvandlade den kMeans-baserade BoW-modellen till ett motsvarande återkommande neuralt nätverk och utbildade BoW-modellen och klassificerare tillsammans.
A BoW-equivalent Recurrent Neural Network for Action Recognition.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}