4 个月前

长期特征库用于详细视频理解

长期特征库用于详细视频理解

摘要

为了理解世界,人类需要不断将现在与过去联系起来,并将事件置于特定的背景中。在本文中,我们使现有的视频模型具备了相同的能力。我们提出了一种长期特征库——在整个视频范围内提取的支持信息——以增强那些原本只能处理2-5秒短片段的最先进视频模型。实验结果表明,通过引入长期特征库来增强三维卷积网络,在三个具有挑战性的视频数据集(AVA、EPIC-Kitchens 和 Charades)上取得了最先进水平的结果。

代码仓库

wei-tim/YOWO
pytorch
GitHub 中提及
BoChenUIUC/YOWO
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
action-classification-on-charadesLFB
MAP: 42.5
action-recognition-in-videos-on-ava-v21LFB (Kinetics-400 pretraining)
mAP (Val): 27.7
egocentric-activity-recognition-on-epic-1LFB Max
Actions Top-1 (S1): 32.70
Actions Top-1 (S2): 21.2

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