資料介紹
針對視頻中的完整行為建模,目前常用的方法為時間分段網(wǎng)絡( Temporal Segment Network,TSN),但TSN不能充分獲取行為的變化信息。為了在時間維度上充分發(fā)掘行為的變化信息,文中提出了行為關聯(lián)網(wǎng)絡 Action-related Network(ARN),首先使用 Bn-inception網(wǎng)絡提取視頻中行為的特征,然后將提取到的視頻分段特征與 Long short- Term Memory(LSTM)模塊輸出的特征拼接,最后進行分類。通過以上方法,ARN可以兼顧行為的靜態(tài)信息和動態(tài)信息。實驗結果表明,在通用數(shù)據(jù)集HMDB-51上,ARN的識別準確率為73.33%,比TSN提高了7%;當增加行為信息時,ARN的識別準確率將比SN提高10%以上。而在行為變化較多的數(shù)據(jù)集 Something-somethingⅥ1上,ARN的識別準確率為28.12%,比TSN提高了51%。最后在HMDB51數(shù)據(jù)集的一些行為類別上,文中進一步分析了ARN和TSN分別利用更完整的行為信息時識別準確率的變化情況,結果表明ARN的單個類別識別準確率高于TSN10個百分點以上。由此可見,ARN通過關聯(lián)行為變化,對完整行為信息進行了更充分的利用,從而有效地提高了變化行為的識別準確率。
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