文献

J-GLOBAL ID：201702231489771924   整理番号：17A1773645

ビデオ行動認識のための空間時間乗算器ネットワーク【Powered by NICT】

Spatiotemporal Multiplier Networks for Video Action Recognition

著者 (3件)： Feichtenhofer Christoph ,  Pinz Axel ,  Wildes Richard P.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 7445-7454  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： 時空特徴の相乗的相互作用に基づくビデオ行動認識のための一般ConvNetアーキテクチャを提案した。著者らのモデルは,運動ゲーティングによる二ストリーム処理アーキテクチャの出現と運動経路を組み合わせ,エンドツーエンド訓練した。残留ネットワークのための乗法的ゲーティング機能を動機づけ理論と分類精度に及ぼすそれらの影響を,実証的に研究する。長期依存性を捕捉するために,学習時間的関係のための恒等写像カーネルを注入する。著者らのアーキテクチャである時空における畳込み完全に単一前方パスにおけるビデオを評価することができる。経験的研究は,このモデルが二標準行動認識データセット上で最先端技術レベルの結果を生成することを明らかにした。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： 計算機アーキテクチャ ,  *乗算器 ,  写像 ,  エンドツーエンド方式 ,  *ネットワーク ,  畳込み ,  *乗算 ,  *録画装置 ,  動機づけ ,  相互作用
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  分類精度 ,  ストリーム処理 ,  ゲーティング ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビデオ ,  行動認識 ,  乗算器