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J-GLOBAL ID：201702221640665763   整理番号：17A1773195

ActionVLAD作用分類のための時空間凝集【Powered by NICT】

ActionVLAD: Learning Spatio-Temporal Aggregation for Action Classification

著者 (5件)： Girdhar Rohit ,  Ramanan Deva ,  Gupta Abhinav ,  Sivic Josef ,  Russell Bryan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 3165-3174  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,ビデオの全空間-時間範囲にわたる局所畳込み特徴を集約する行動分類のための新しいビデオ表現を導入した。最新の二河川網[42]を統合する学習可能空間-時間特徴集合[6]をもつによってこれを行った。成果としてのアーキテクチャは,全ビデオ分類のための訓練可能なエンドツーエンドである。空間と時間を越えたプールと異なる流れからの信号を結合するための異なる戦略を調べた。を見出す(i)空間と時間を越えた共同プールが重要であるが,(ii)出現と運動の流れはそれら自身の別々の表現への凝集である。最後に,この表現は大きなマージン(13%)により二ストリームベースアーキテクチャより性能が優れているだけでなくHMDB51,UCF101,Charadesビデオ分類ベンチマークに匹敵する塩基構造を持つ他のベースラインよりも優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： エンドツーエンド方式 ,  録画装置 ,  計算機アーキテクチャ ,  畳込み ,  基準線 ,  ベンチマーク ,  *凝集 ,  学習

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分類 ,  時空間 ,  凝集