Action Recognition: 行为识别,视频分类,数据集为剪辑过的动作视频 Temporal Action Detection: 从未剪辑的视频,定位动作发生的区间,起始帧和终止帧并预测类别 难点 1: 边界不明确(助跑跳远,上篮,高尔夫挥杆) 2: 如何利用时序信息 3: 时序跨度大(Activitynet:1s — 200s) 上图为模型框架,用temporal actionness grouping算法提取proposal后进行上下文信息的金字塔池化,后接两个级联分类器分别是完整…

  End-to-End Learning of Action Detection from Frame Glimpses in Videos  CVPR 2016  Motivation:    本文主要是想借助空间的 attention model 来去协助进行行人识别的工作.作者认为 long, read-world videos 是一个非常具有挑战的视觉问题.算法必须推理出是否出现了某个 action, 并且还要在时间步骤上推出出现在什么时刻.大部分的工作都是通过构建 frame-lev…

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 摘要 最先进的目标检测网络依靠区域提出算法来假设目标的位置.SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已经减少了这些检测网络的运行时间,使得区域提出计算成为一个瓶颈.在这项工作中,我们引入了一个区域提出网络(RPN),该网络与检测网络共享全图像的卷积特征,从而使近乎零成本的区域提出成为可能.RPN是一个全卷积网络,可以同时在每个位…

Xiang Bai--[CVPR2016]Multi-Oriented Text Detection with Fully Convolutional Networks 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 创新点和贡献 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者和相关链接 作者: paper下载 方法概括 Step 1--文本块检测: 先利用text-block FCN得到salient map,再对salient map进行连通分量分析得到text block: Step 2--文本线形成:…

Motivation 实现快速和准确地抽取出视频中的语义片段 Proposed Method -提出了TURN模型预测proposal并用temporal coordinate regression来校正proposal的边界 -通过复用unit feature来实现快速计算 主要步骤如下: Video Unit Processing: 将输入的视频平均分为多个video units,每一个unit包含16帧,源码给的feature是30fps的帧率.将每一个unit送入visual encod…

Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 作者: Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Alexander Toshev, and Dragomir Anguelov 引用: Erhan, Dumitru, et al. "Scalable object detection using deep neural networks." Proceedings of the IEEE Confere…

SST: Single-Stream Temporal Action Proposals 2017-06-11 14:28:00 本文提出一种 时间维度上的 proposal 方法,进行行为的识别.本文方法具有如下的几个特点: 1. 可以处理 long video sequence,只需要一次前向传播就可以处理完毕整个video:可以处理任意长度的 video,而不需要处理重叠的时间窗口: 2. 在 proposal generation task 上取得了顶尖的效果: 3. SST propo…

一.概念 复杂网络:现实生活中各种系统都可以看做成复杂网络,复杂网络构成包括节点和边,节点是网络中的基本组成单元,节点之间的联系或者关系是网络中的边.例如 电力网络:基站代表节点,基站之间是否互通表示边: 社交网络:用户代表节点,用户的关注关系表示边: 万维网络:网页代表节点,网页的链接关系代表边: 交通运输网络,神经网络,经济贸易网络,科学家合作网络等等 社区发现:社区发现在数据挖掘领域有重要的作用,在一个网络中,如果一个团体有共同的爱好或者特征,并紧密联系在一起,那么我们称网络中这个小集体为…

SST:Single-Stream Temporal Action Proposals 这是本仙女认认真真读完且把算法全部读懂(其实也不是非常懂)的第一篇论文 CVPR2017 一作 论文写作的动机motivation 这篇文章介绍了一个时间维度上的proposal方法,用来进行动作识别 Introduction 视频中记录了大量关于人类行为动作的信息,要想处理这些数据,计算机视觉算法需要能够进行人类动作识别和检测的能力 以往所用的动作识别的方法: 一开始动作识别被简单的看作是视频分割,也就是把…

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 简介 Faster R-CNN是很经典的two-stage的目标检测方法,前面看了Selective Search以为在这里可以用到,但是作者在这篇文章里面没有采用Selective Search方法得到候选框,而是采用了Edge Boxes方法得到的候选框,好吧,再去看看这个方法到底快在哪里.Faster R-CNN分为两个过程,第一个过…