Jun, 2019

从网络监督视频数据中学习细粒度动作概念的 YouTube 数据集挖掘

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TL;DR介绍了一个大规模的现实世界数据集，该数据集用于评估人类行为识别的学习技术，进一步提出了在无人干预状态下收集数据和训练的方法，并针对该训练数据出现的语义不一致性问题，提出了一个语义分层结构。
action recognitionreal-world datasetsemantical hierarchical structuretraining datahuman action recognition
发现论文，激发创造
  • 视频动作识别的大规模弱监督预训练

    使用大量网络视频进行预训练能够显著提高三个具有挑战性的公共行动识别数据集的性能，并对弱监督视频行动数据集的构建进行了深入研究。

    May, 2019

  • 从嘈杂的网络视频中学习如何学习

    本文提出了基于强化学习的标记策略，从嘈杂的网络搜索结果中选择正确的样本来训练分类器，以学习准确的视觉概念分类器。实验结果表明，我们的方法能够学习嘈杂数据的良好标记策略，并用此学习精确的视觉概念分类器。

    Jun, 2017

  • 人体动作识别的多视点室外数据集

    该论文提供了一个从多个角度观测人类行为的数据集，并在两流卷积神经网络结构配合核排名汇总的方法下获得了 74.0% 的动作识别准确率。

    Oct, 2021

  • 通过程序生成视频以训练深度动作识别网络

    通过建立一个可解释的参数生成数码，我们使用程序生成和其他现代游戏引擎的计算机图形技术生成了一组逼真、多样化和符合物理规律的人类动作视频，含 39,982 个视频。利用 UCF101 和 HMDB51 数据集的实验表明，我们的方法可以通过结合使用大量合成视频和小型真实数据集，大幅提高识别性能，明显优于现有的无监督生成模型的微调。

    Dec, 2016

  • 连续时间嵌入的无监督动作类别学习

    该研究提出了一种基于连续时间嵌入的无监督学习方法，通过鉴别视觉序列中课程的聚类段以实现发现非结构化视频中的动作。该方法被评估在三个数据集上，可以适用于未知情景下的视觉内容分析

    Apr, 2019

  • FHA-Kitchens: 厨房场景下精细手部动作识别的新型数据集

    本文提出了一种 Fine-Grained Hand Action-Kitchen 数据集，并针对这一数据集进行了代表性的行动识别和检测模型测试，提出了相关的应对策略。

    Jun, 2023

  • 无监督视频集合中的语义行为发现

    通过视觉和语言提示的联合生成模型，对互联网上海量的指示视频进行语义步骤解析，为每个语义步骤和视频段提供文本描述。大量的 YouTube 视频验证了该方法能够准确发现各种任务的语义正确指示。

    May, 2016

  • 深入了解动作识别：综述

    本文全面回顾了人类动作识别领域的先驱方法和基于深度学习的方法，展望了该领域未来的新研究方向。

    May, 2016

  • 利用远程监督学习识别过程性活动

    本文研究了从长达数分钟的视频中识别精细、多步骤活动的问题，通过远程监督的语言模型方法，基于 wikiHow 的文本数据库自动标注视频中的步骤，并在识别过程中考虑了它们的时间依赖性，实现了较高的泛化性能。

    Jan, 2022

  • 通过从网络图像的域转移，在视频中对细粒度动作进行时间本地化

    本研究采用弱监督和跨领域转移学习的方法，结合深度卷积神经网络和长短时记忆网络，实现从未剪辑的网络视频中，对于精细的动作定位识别，并使用大量的数据集如 FGA-240 和 THUMOS 2014，得到了令人信服的结果。

    Apr, 2015