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J-GLOBAL ID：202002267100146451   整理番号：20A0833014

オンライン行動検出のための時間的再帰ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Temporal Recurrent Networks for Online Action Detection

著者 (5件)： Xu Mingze (Indiana University) ,  Gao Mingfei (University of Maryland) ,  Chen Yi-Ting (Honda Research Institute USA) ,  Davis Larry (University of Maryland) ,  Crandall David (Indiana University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCV  ページ： 5531-5540  発行年： 2019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： 時間的行動検出に関するほとんどの研究はオフライン問題として定式化され,その中で,全体ビデオが完全に観測された後に,動作の開始と終了時間が決定される。しかし,監視と運転者支援システムを含む重要な実時間アプリケーションは,現在と歴史的観測のみに基づいて,各ビデオフレームが到着するとすぐに行動を同定する必要がある。本論文において,著者らは,新しいフレームワーク(時間的再帰ネットワーク(TRN))を提案して,同時にオンライン行動検出と即時の将来の予測を実行することによって,各々のフレームのより大きな時間的コンテキストをモデル化した。時間における各モーメントにおいて,著者らのアプローチは蓄積された歴史的証拠を利用し,現在起こっている行動をより良く認識するために将来の情報を予測し,これらの両方を統一したエンドツーエンドアーキテクチャに統合する。著者らは,2つの一般的オンライン行動検出データセット,HDDとTVシリーズ,ならびに他の広く使われているデータセット,THUMOS’14に関する著者らのアプローチを評価した。結果は,TRNが最先端技術より著しく優れていることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モーメント ,  録画装置 ,  定式化 ,  *ネットワーク ,  応用プログラム ,  エンドツーエンド方式 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： ビデオフレーム ,  実時間 ,  運転者支援システム ,  オフライン ,  *オンライン , 【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 (2件)： オンライン ,  行動