Abstrakt. I detta arbete presenterar vi en metod för att förutsäga en hel "handlingsrör" (en uppsättning temporalt kopplade avgränsande lådor) i en trimmad video bara genom att observera en mindre delmängd av den. Förutsäga var en åtgärd kommer att äga rum inom en snar framtid är avgörande för många datorseende baserade applikationer såsom autonom körning eller kirurgisk robotik. Viktigt, det måste göras i realtid och på ett online-mode. Vi föreslår ett Tube Prediction nätverk (TPnet) som tillsammans förutspår de tidigare, nuvarande och framtida avgränsande rutorna tillsammans med deras åtgärd klassificering betyg. Vid testtillfället används TPnet i en (temporal) skjutfönsterinställning, och dess förutsägelser sätts in i ett röruppskattningsramverk för att konstruera/prediktera video långa aktionsrör inte bara för den observerade delen av videon utan också för den oobserverade delen. Dessutom hjälper den föreslagna åtgärdsröret prediktor till att slutföra åtgärder rör för oobserverade segment av videon. Vi visar kvantitativt den senare förmågan, och det faktum att TPnet förbättrar toppmoderna detektionsprestanda, på en av de standardiserade riktmärken för åtgärdsdetektering - J-HMDB-21 datauppsättning.
Det nät av djupa aktionsrör som utvidgas i REF har utformats för att förutsäga tidigare, nuvarande och framtida med fokus på 10 % av videon.
Predicting Action Tubes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}