Att förstå mänskliga handlingar i vilda videor är en viktig uppgift med ett brett spektrum av tillämpningar. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som heter Hierarkical Attention Network (HAN), som gör det möjligt att införliva statisk rumslig information, kortfristig rörelseinformation och långsiktiga tidsmässiga videostrukturer för komplex mänsklig handlingsförståelse. Jämfört med den senaste tidens konvolutionella neurala nätverk baserade metoder, har HAN följande fördelar -(1) HAN kan effektivt fånga video temporal strukturer i ett längre intervall; (2) HAN kan avslöja temporal övergångar mellan rambitar med olika tidssteg, dvs... Den modellerar uttryckligen tidsmässiga övergångar mellan ramar och videosegment och (3) med en flerstegs spatial temporal uppmärksamhetsmekanism, HAN lär sig automatiskt viktiga regioner i videoramar och temporalsegment i videon. Den föreslagna modellen utbildas och utvärderas utifrån de standardiserade riktmärkena för videoåtgärder, dvs. UCF-101 och HMDB-51, och överträffar i hög grad konstens tillstånd.
I REF föreslås ett Hierarkiskt uppmärksamhetsnätverk (HAN), som gör det möjligt att integrera uppmärksamhet av både rumslig och rörelseström i igenkänningen av åtgärder.
Hierarchical Attention Network for Action Recognition in Videos
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}