Action Recognition from Single Timestamp Supervision in Untrimmed Videos（QA）

最新推荐文章于 2021-09-07 09:41:37 发布

Saul Zhang

最新推荐文章于 2021-09-07 09:41:37 发布

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分类专栏：深度学习笔记文章标签： Action Recognition from Single Time

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本文探讨了基于时间戳的视频标注技术，介绍了时间戳的概念及其在视频中的应用，并讨论了如何利用采样分布进行初始化及更新，以及这种方法相对于基于时序标注的优势。此外，还提到了几种不同水平的视频标注任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Questions & Answers：

Question in first time read:

Abstract：

1、什么是时间戳？
【A：video中的一个frame】

2、如何利用采样分布对时间戳进行初始化？
【A:根据采样分布的pdf设置一个threshold，当某一段连续的frame对应的probability超过threshold的时候，则选取该帧】

3、如何利用分类器的反馈对采样分布进行更新？
【A:根据softmax中class-k的probability distribution来获得对应的连续帧，然后利用pdf去拟合该部分的连续帧，通过w、c和s三个参数去拟合，得到一组新的w,s,c就是一组更新建议】

4、为什么BEOID数据集上基于时间戳的标注效果(TS in GT)有可能会比基于时序的标注的效果更好？
【A:因为基于时序的标注是由人工进行标注的，难免会引入一个随机性的因素，比如比较的某一帧是否属于该action可能会存在模棱两可的情况】

5、采用了什么样的基准数据集？一段视频里面如果存在多个action，那么就是一个多标签的分类问题？那么采用什么样的评价指标？
【论文中根据每个视频中action的数量依次递增，采用3个不同的数据集，论文中采用top-1评价指标】

Introduce：

1.时间戳是带有位置信息的？
【A：yes，时间戳一般要求要落在对应action bound的区间里面】

2.video-level supervision
【A：对于一个视频，只告诉你一个视频中具有哪些action，action list不具有顺序】

3

3.1 Sampling Distribution
采样分布的可微性质如何进行验证以及，采样分布也是通过BP进行参数的更新？

如何对softmax的分布k-class进行拟合？
①首先确定center parameter $c$ .
②随后根据 $width2\frac{width}{2}$ 得到对应的 $w$ .
③最后可以将某一个点的值带进去求出steepness的大小.

3.3 Updating the Distribution Parameters
如何根据softmax的分布设置阈值对高原函数进行拟合？
【A：首先对于每一个update proposal都会有一个confidence，对每个date proposal根据confidence进行排序，取前面的top-k组update proposal对其对应的sample distribution进行更新。】

4

4.2 Implementation detail

1.TV-L1 optical flow， stack size 指的是什么？

2.王利民老师的那篇论文里面的snippet具体指的是什么？

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Innovaction of this paper:
划定每个动作的帧范围并进行类别标记的成本十分昂贵，而且存在人工引入的模棱两可的随机性因素。受到了语义分割任务中单点标注的启发,对于每一段视频只需要标注一个timestamp即可，而不进行frame-wise的标注。