Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description

最新推荐文章于 2023-11-01 18:22:28 发布
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分类专栏： 视频目标检测
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LRCN是结合卷积层和长期时序递归的端对端可训练架构，旨在处理视觉识别和描述任务。通过使用LSTM单元，模型能捕获时间状态依赖性，改进视频识别并生成自然语言描述。实验表明，LRCN在视频识别、图像到句子映射及从传统计算机视觉方法驱动的解码器中表现优秀。

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1 INTRODUCTION

       图像和视频的识别和描述是计算机视觉的根本挑战。近年来，针对图像识别任务的监督卷积神经网络（CNN）模型已经取得了显着的进步，并且最近提出了一些对视频处理的扩展。理想情况下，视频模型应该允许对可变长度的输入序列进行处理，并且还提供可变长度的输出，包括生成 超出常规一对一预测任务 的全长句子描述。在本文中，我们提出了Long-term Recurrent Convolutional Networks（LRCN），一种用于视觉识别和描述的架构，其结合卷积层和long-range temporal recursion，并且是端对端可训练的（图1）。

我们实例化我们的架构，用于特定的视频活动识别，图像字幕生成和视频描述任务，如下所述。

       对CNN视频处理模型的研究已经考虑了在原始序列数据[1]，[2]上学习3D时空滤波器，并学习了帧到帧表示，其将瞬时光流或基于轨迹的模型集成在固定窗口或视频拍摄片段[3]，[4]。这些模型探索了感知时间序列表示学习的两个极值：学习任何一个通用的时间变化权重，或者应用简单的时间池化。（不懂）遵循同样的启发，激发了当前的深度卷积模型，

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Long-term Recurrent Convolutional Networks forVisual Recognition and Description
杨的博客
08-02 1285
Long-term Recurrent Convolutional Networks forVisual Recognition and Description 一. Introduction二. Background:recurrent networks三. Long-term recurrent convolutional network(LRCN) model 一. Introduction...
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qq_30501975的博客
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Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description (1411.4389v3)-计算机科学
04-22
Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and DescriptionJeff Donahue? Lisa Anne Hendricks? Sergio Guadarrama? Marcus Rohrbach?∗Subhashini Venugopalan† †UT Austin Austin, TXvsub@cs.utexas.eduKate Saenko‡ ‡UMass LowellLowell, MA saenko@cs.uml.eduTrevor Darrell?∗ ?UC Berkeley, ∗ICSIBerkeley, CA {jdonahue, lisa anne, sguada,rohrbach, trevor}@eecs.berkeley.eduAbstractModels based on deep convolutional networks have dom- inated recent image interpretation tasks; we investigate
long term recurrent convolutional networks for visual recognition and description
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04-06 4231
这篇属于很早就探索cnn+rnn解决high-level computer vision task的文章 Abstract 基于深度卷积网络的模型已经在最近的图像解释任务中成为主流，在这里我们研究了是否recurrent model能够有效的处理涉及到sequences以及视觉的各种任务。我们开发了一个新的recurrent convolutional 结构来实现大规模的学习任务，而且这个
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Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description - 阅读笔记 - 时序视频处理
kebijuelun的博客
11-06 699
Paper Reading Note URL: https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Donahue_Long-Term_Recurrent_Convolutional_2015_CVPR_paper.pdf TL;DR 论文提出了一种结合传统CNN网络和LSTM的新网络结构Long-term recur...
《Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description》概述
一只攻城狮的博客
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Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 5
07-16
介绍 Convolutional Neural Networks 在计算机视觉的应用的系列讲义的第五讲。
Long-term Recurrent Convolutional Networks
程永强
01-01 1014
Long-term Recurrent Convolutional Networks http://jeffdonahue.com/lrcn/ This is the project page for Long-term Recurrent Convolutional Networks (LRCN), a class of models that unifies the stat...
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apsvvfb的专栏
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论文阅读 + 复现：（LRCNs）Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description
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【论文阅读】Long-Term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description
zzmshuai的博客
01-08 7239
【论文阅读】Long-Term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description 这篇文章是15年的一篇文章，文章设计了CNN+LSTM的网络结构用于行为识别、图像描述、视频描述。本文的网络和之前介绍的一篇很像链接地址，区别主要在本文的网络使用的是端到端训练的，所以就非常非常非常简略地介绍一下这个网络，其...
《Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description》论文翻译
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《Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description》论文翻译 原文链接： https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/html/Donahue_Long-Term_Recurrent_Convolutiona...
【论文阅读笔记】CVPR2015-Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description
joshuaxx316的专栏
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这是一篇2015年的CVPR，但是后来改成了TPAMI，文章很经典，总结了整个序列模型的在三个任务上的应用。
5_1用于视觉识别和描述的长期递归卷积网络---学习笔记
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我们开发了一种适用于大规模视觉学习的新的递归卷积架构，该架构是端到端可训练的，并证明了这些模型在1、基准视频识别任务2、图像描述和检索问题3、视频叙事挑战中的价值。与当前假设固定的时空感受野或用于顺序处理的简单时间平均值的模型相比，递归卷积模型是“双重深度”的，因为它们可以在空间和时间“层”中组成。长期RNN模型的吸引力在于，它们可以将可变长度输入（例如，视频帧）直接映射到可变长度输出（例如，自然语言文本），并且可以对复杂的时间动态进行建模；但是它们可以通过反向传播进行优化。
Online Human Action Detection using Joint Classification-Regression Recurrent Neural Networks
最新发布
03-11
### 联合分类回归递归神经网络在在线人体动作检测中的应用 对于在线人体动作检测，联合分类回归递归神经网络（Joint Classification-Regression Recurrent Neural Networks, JCR-RNNs）是一种有效的方法。这类模型能够实时处理视频流数据并识别正在进行的动作。 JCR-RNN 结构通常由两部分组成：特征提取器和递归单元。特征提取器可以采用卷积神经网络来捕捉空间特征[^1]。通过多层卷积操作，可以从输入帧中学习到丰富的视觉表示。这些特征随后被送入递归单元，在这里时间依赖关系得以建模。LSTM 或 GRU 单元常用于此目的，因为它们擅长记忆长时间序列的信息[^2]。 为了实现分类与回归任务的同时优化，损失函数设计至关重要。一种常见的做法是在同一框架下定义两个分支——一个负责预测类别标签；另一个则估计边界框坐标或其他连续变量。这样可以在训练过程中使两者相互促进，提高整体性能。 关于具体实施教程方面： - **PyTorch 实现**：许多开源项目提供了基于 PyTorch 的实现方案。例如 `torchvision` 库包含了多种预训练好的 CNN 架构可供选择作为基础特征提取模块。 ```python import torch.nn as nn class ActionDetectionModel(nn.Module): def __init__(self): super(ActionDetectionModel, self).__init__() # 定义CNN结构 self.feature_extractor = ... # LSTM/GRU 层 self.rnn_layer = nn.LSTM(input_size=..., hidden_size=...) def forward(self, x): features = self.feature_extractor(x) output, _ = self.rnn_layer(features) return output ``` - **TensorFlow/Keras 实现**：同样地，在 TensorFlow 中也可以构建类似的架构。Keras API 提供了一个高层次接口简化了复杂模型的设计过程。 除了上述技术细节外，参与相关领域会议也是获取最新进展的好途径。比如 AAAI 这样的顶级人工智能大会经常会有关于此主题的工作坊和技术报告分享会[^3]。
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