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双流网络讲解PPT Two-Stream Convolutional Networks for Action Recogniti...

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19页

跟着导师学习，导师让我看行为识别相关的顶会论文.这是我自己做的PPT，内容详细，风格简洁

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Two-Stream Convolutional Networks for

Action Recognition in Videos

KarenSimonyan and AndrewZisserman

Visual Geometry Group,

University of Oxford

Contents

1 介绍



挑战



双流网络的 3 个贡献



传统方法



本文的双流网络方法

2 近期工作



深度学习方法

3 双流网络模型



时间流网络



空间流网络

4 多任务学习

6 结论和改进方向

5 评估

1. Introduction

挑战



李飞飞团队使用堆叠视频帧作为输入，效果不佳



Variation in human appearance and pose



Cluttered background and occlusion



多任务学习模型：增加训练样本和提升性能

双流网络做出的贡献



提出了一个包含空间和时间网络的双流 ConvNet 架构。



多帧密集光流能提取特征，达到极佳性能



基于局部时空特征的浅层高维编码

- 稀疏时空兴趣点

- 密集采样特征点

- 密集特征优于稀疏特征

2. Related work



深层架构

^ 先检测稀疏时空兴趣点，接着使用局部特征描述子（ HO

G 、 HOF 等），接着

使用 BOF 特征编码，最后 SVM 分类器

^ DT 和 iDT

^ 出现问题： 1 虽然也有两个流，不过是人工提取的 2 层数太少

^ 出现问题：输入只是未处理的连续帧，学习到的时空特征不

能很好地捕捉运动，效果远低于传统基于轨迹特征提取的算法

- HMAX 模型

- 空 - 时特征提取

- 堆叠帧输入 CNN

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