Argus++:重複キューブ提案による制約なしビデオストリームのためのロバストな実時間活動検出【JST・京大機械翻訳】

Yu Lijun; Qian Yijun; Liu Wenhe; Hauptmann Alexander G.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202365404689 整理番号：22P0027527

Argus++:重複キューブ提案による制約なしビデオストリームのためのロバストな実時間活動検出【JST・京大機械翻訳】

Argus++: Robust Real-time Activity Detection for Unconstrained Video Streams with Overlapping Cube Proposals

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発行年： 2022年01月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

活性検出は,広く設置されたカメラによって捕捉されたビデオストリームを利用するための魅力的なコンピュータビジョンタスクの1つである。印象的な性能を達成するが,従来の活動検出アルゴリズムは通常,入力としてトリミングおよび/またはオブジェクト中心ビデオクリップの使用のような特定の制約の下で設計されている。したがって,それらは,実世界の無制約ビデオストリームにおいて,マルチスケールマルチインスタンス事例を扱うことができず,それは,非トリミングであり,そして,大きな視野を持った。ストリーミング解析のリアルタイム要求も,それらの実行不可能の突破力拡大をマークする。これらの問題を克服するために,無制約ビデオストリームを解析するためのロバストな実時間活動検出システムであるArgus++を提案した。Argus++の設計は,オーバサンプリングを通して活動検出のカバレッジと完全性を確実にするための活動提案の中間概念として重複空間時間キューブを導入する。全体のシステムは,独立の消費者レベルハードウェアに関するリアルタイム処理のために最適化した。異なる監視および運転シナリオに関する広範な実験は,CVPR活性Net ActEV 2021,NIST ActEV SDL UF/KF,TRECVID ActEV 2020/2021,およびICCV ROAD 2021を含む一連の活動検出ベンチマークにおいて優れた性能を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , テレビジョン一般

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