论文笔记一Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition

本文介绍了一种新的视频行为识别网络结构TSN,该结构结合了稀疏时间采样策略和基于视频的监督,有效解决了长时动作识别的问题,并在有限的训练样本下实现了优异的表现。在HMDB51和UCF101数据集上取得了最先进的识别准确率。

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Abstract:

Deep convolutional networks 对图像处理有很好的识别效果,但对视频中的动作识别,传统方法中的优势并没有体现出来。


Paper的目标1.discover the principles to design effective ConvNet architectures for action recognition in videos 

 2. learn these models given limited training samples. 


Contribution: 1.TSN(一种 一种新型的基于视频的行为识别的网络结构。它将稀疏时间采样策略和基于视频的监督相结合,使用整个视频支持有效的学习)

       2.利用TSN网络结构学习卷积神经网络在视频数据方面的处理。


Result:在数据集HMDB51 (69.4%) and UCF101 (94.2%) 达到了最先进的效果



Introduction


动作识别的重要且互补的两个方面:1.appearance  2.dynamic

一个识别系统的识别率很大一部分取决于能否提取和利用有关的信息。然而,由于很多复杂的因素(如观察点的变化,相机的移动)导致提取这些信息变得十分的non-trival.

所以在保证提取正确信息情况下,设计有效的representation来应对这些复杂因素变的十分重要。


深度卷积神经网络在拥有大量数据集的视觉数据的识别上有着出色的建模和识别能力。然而,和图像分类不同的是,在基于视频的动作识别中,深度卷积神经网络与传统的手动设计特征并没有很大的优势。


在我们的观点中,卷积神经网络运用到基于视频的动作识别主要有两个障碍:

1.在动作识别中远距离的时间结构对理解动态这个特性十分重要,然而主流的神经网络结构对appearance和短时的运动比较关注。因此缺少识别长时动作的能力。最近的方法大部分依赖于密集时间抽样的样本(有着事先定义好的时间间隔),这对将它们运用到实际应用中极为不利。

2.在实践中,我们需要用大量的样本来训练深度卷积神经网络。在实际中动作识别数据集在大小和多样性上都十分有限(很可能会导致过拟合)

### 基于视觉大模型的交通行为识别 #### 方法概述 基于视觉的大规模预训练模型能够显著提升交通行为识别的效果。通过利用大量未标注数据进行无监督或自监督学习,这些模型可以捕捉到更丰富的特征表示。对于特定任务如交通场景中的行人检测、车辆跟踪或是异常事件监测等,则可以通过迁移学习的方式,在少量有标签的数据集上进步微调模型参数以适应具体应用场景的需求[^3]。 #### 关键技术要点 - **多模态融合**:结合图像/视频流与其他传感器信息(如LiDAR),提高感知准确性; - **时空建模**:采用卷积神经网络(CNNs)处理空间维度的同时引入循环结构(RNN/LSTM/GRU)来分析时间序列特性; - **弱监督/半监督策略**:当获取高质量标注样本困难时,探索如何有效利用部分标记甚至完全未经人工干预的真实世界资料来进行有效的训练过程优化; #### 推荐资源链接 为了帮助研究者更好地理解和实践这领域的工作,下面列举了些有价值的参考资料: - **论文** - "Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition"[^4] 这篇论文提出了TSN架构用于动作分类任务,并讨论了其设计原则与实验设置。 - **教程** - OpenMMLab提供了详细的文档指导用户安装配置环境并运行mmdetection工具箱内的各种算法实例。虽然主要面向目标检测方向,但对于希望深入理解计算机视觉基础理论的学习者来说仍然是非常好的入门材料之。 - **开源项目** - MMDetection是个由OpenMMLab维护的支持多种物体探测器实现方式的库,其中也包含了针对移动对象轨迹预测等功能模块的设计思路和技术细节介绍。 - CogVLM作为智谱AI开发的款强大的多模态理解框架,同样适用于涉及复杂交互情景下的行为解析工作。
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