近年来,随着机器学习和深度学习的快速发展,越来越多的视频任务引起了学术界和工业界广泛的研究,特别是行为识别(action recognition)任务。刚好作者近期也在调研相关领域的方法,于是就对动作识别常用的数据集在研究热度、数据获取容易度、目前精度等方面进行了一些盘点和总结,希望对想要入坑的研究者有些许帮助。如有错误之...
这里把自己的一些过时的经验简单记录一下。 action recognition,翻译过来就是视频动作理解,一般的设定是给一段短视频,然后需要网络判断它属于给定动作类中的哪一类。 在它的基础上,还有一个更难一点的任务,叫action detection,也就是给一段长视频,视频中可能出现了多个人物行为,要把他们都识别出来并给出发生的时间段...
本文是对我们 CVPR 2021 接收的工作 "ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition" 的介绍。主要针对强时序依赖行为识别这个场景,设计了一组卷积模块。 作者单位:都柏林圣三一大学,字节跳动 论文地址: https://arxiv.org/abs/2103.07372 代码地址: https://github.com/V-Sense/ACTION-Net 近年来,随...
本文是对我们 CVPR 2021 接收的工作 "ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition" 的介绍。 主要针对强时序依赖行为识别这个场景,设计了一组卷积模块。 作者单位:都柏林圣三一大学,字节跳动 论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.07372 代码地址:https://github.com/V-Sense/ACTION-Net 近年来,随着...
本文是对我们 CVPR 2021 接收的工作 "ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition" 的介绍。主要针对强时序依赖行为识别这个场景,设计了一组卷积模块。 作者单位:都柏林圣三一大学,字节跳动 论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.07372 代码地址:https://github.com/V-Sense/ACTION-Net ...
In this light, we propose GMNet, an action recognition network with global motion representation to fulfill such task. It includes a short-term motion feature extraction module and a motion feature aggregation module. The former one is capable of capturing local motion features from adjacent frames...
论文解读:ACTION-Net ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition 1 引言 1.1 背景 2D-CNN Based Frameworks:视频理解领域目前最典型的基于2D 卷积神经网络的两个工作是:TSN(Temporal Segment Networks )和TSM(Temporal Shift Networks)。TSN提出了‘segment’概念,对长视频均分成几组后从每组中采样一帧...
我们还发布了完全可再现性的实现https://cv.gluon.ai/model_zoo/action_recognition.html。
PDF:ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition Abstract Spatial-temporal, channel-wise, and motion patterns are three complementary and crucial types of information for video action recognition. Conventional 2D CNNs are computationally cheap but cannot catch temporal relationships; 3D CNNs ca...
论文地址 : ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition代码地址 : Github[C] CVPR 2021 1 动机和主要贡献 时空特征、通道特征和运动特征是视频行为识别中互补且重要的3类特征。为了更好的提取这3中特征,本文分别使用3种不同的组件组成特征提取的基本模块ACTION module: 时空特征激励模块(Spatio-Temporal...