Detta arbete föreslår en enkel pipeline för att klassificera och tidsmässigt lokalisera aktiviteter i otrimmade videor. Vårt system använder funktioner från ett 3D Convolutional Neural Network (C3D) som ingång för att träna ett återkommande neuralt nätverk (RNN) som lär sig att klassificera videoklipp av 16 ramar. Efter clip förutsägelse, vi efterbehandla utdata från RNN för att tilldela en enda aktivitetsetikett till varje video, och bestämma tidsgränserna för aktiviteten inom videon. Vi visar hur vårt system kan uppnå konkurrenskraftiga resultat i båda arbetsuppgifterna med en enkel arkitektur. Vi utvärderar vår metod i ActivityNet Challenge 2016, att uppnå en 0,5874 mAP och en 0,2237 mAP i klassificerings- och detektionsuppgifter, respektive. Våra koder och modeller finns tillgängliga på https://github.com/imatge-upc/activitynet-2016-cvprw
Ett återkommande neuralt nätverk (RNN) i kombination med 3D CNN används av REF för att klassificera och tidsmässigt lokalisera aktiviteter i otrimmade videor.
Temporal Activity Detection in Untrimmed Videos with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}