Action Recognition——Deep Domain Adaptation in Action Space——BMVC2018

本文探讨了域迁移在动作视频识别中的关键问题,特别是在监控摄像头无处不在的环境中,大量的视频数据需要进行自主理解处理。论文提出将动作视频建模为子空间中的一系列点,以解决人类行为识别的领域适应问题,并展望了连续领域适应在流媒体动作视频上的未来研究。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在这里插入图片描述

Abstract

The problem of Domain Shift in action videos.

Introduction

实际应用例子surveillance cameras are everywhere, be it city streets, market place, buildings or airports. A massive amount of video data that needs to be processed for autonomous understanding of events and activities occurring in the scene.
Model the action video as a sequence of points on the subspace

Conclusion

formulate the problem of domain adaptation for human action recognition; future study the concept of continuous domain adaptation on the streaming action videos

Key points: the paper写作一般;

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值