ICCV 2019 行为识别/视频理解论文汇总

2019 年 9 月 26 日 极市平台

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作者：木石

https://zhuanlan.zhihu.com/p/77742840

来源：知乎，已获作者授权转载，禁止二次转载。

前两天稍微整理了下 ICCV 2019 已经放出来的视频理解/行为识别相关论文，这里分享下。

Graph Convolutional Networks for Temporal Action Localization

作者：Chuang Gan 等

Action recognition with spatial-temporal discriminative filter banks

作者：Yuanjun Xiong 等

AssembleNet: Searching for Multi-Stream Neural Connectivity in Video Architectures

作者：Google Brain

neural architecture search for video understanding——大力出奇迹

DynamoNet: Dynamic Action and Motion Network

作者：Ali Diba Luc Van Gool

Reasoning About Human-Object Interactions Through Dual Attention Networks

作者：Bolei Zhou

Learning Temporal Action Proposals with Fewer Labels

作者：Stanford Feifei组 Juan Carlos Niebles

EPIC-Fusion: Audio-Visual Temporal Binding for Egocentric Action Recognition

作者：Dima Damen 等

SlowFast Networks for Video Recognition

（文章链接：https://arxiv.org/abs/1812.03982）

kaiming 大神 from FAIR

Video Classification with Channel-Separated Convolutional Networks

（文章链接：https://arxiv.org/abs/1904.02811）

Du Tran 大神 from FAIR

SCSampler: Sampling Salient Clips from Video for Efficient Action Recognition. oral

（文章链接：https://arxiv.org/abs/1904.04289）

Du Tran 大神 from FAIR

DistInit: Learning Video Representations without a Single Labeled Video.

（文章链接：https://arxiv.org/abs/1901.09244）

Du Tran 大神 from FAIR
很简单的思路

TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding

作者：Ji Lin, Chuang Gan, Song Han
论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.08383
Github链接：https://github.com/mit-han-lab/temporal-shift-module
emmm感觉吧，就像是搞了个带Mask的固定卷积核？

BMN: Boundary-Matching Network for Temporal Action Proposal Generation

（文章链接：https://arxiv.org/abs/1907.09702）

来自作者大大解读：林天威：[ICCV 2019][时序动作提名] 边界匹配网络详解

（原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75444151）

Weakly Supervised Energy-Based Learning for Action Segmentation.oral

文章链接：https://github.com/JunLi-Galios/CDFL

Pose-aware Dynamic Attention for Human Object Interaction Detection

文章链接：https://github.com/bobwan1995/PMFNet

What Would You Expect? Anticipating Egocentric Actions With Rolling-Unrolling LSTMs and Modality Attention

项目链接：https://iplab.dmi.unict.it/rulstm/
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09035.pdf
GitHub：https://github.com/fpv-iplab/rulstm

Fine-Grained Action Retrieval Through Multiple Parts-of-Speech Embeddings

论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.03477
项目链接：https://mwray.github.io/FGAR/

HowTo100M: Learning a Text-Video Embedding by Watching Hundred Million Narrated Video Clips

作者：Antoine Miech, Dimitri Zhukov, Jean-Baptiste Alayrac, Makarand Tapaswi, Ivan Laptev, Josef Sivic
论文链接：https://arxiv.org/abs/1906.03327
项目链接：https://github.com/antoine77340/howto100m
code（链接：https://github.com/antoine77340/howto100m）

Temporal Attentive Alignment for Large-Scale Video Domain Adaptation

作者：Min-Hung Chen, Zsolt Kira, Ghassan AlRegib, Jaekwon Woo, Ruxin Chen, Jian Zheng
论文链接：https://arxiv.org/abs/1907.12743
Github链接：https://github.com/cmhungsteve/TA3N

STM- SpatioTemporal and Motion Encoding for Action Recognition

from ZJU && SenseTime Group Limited
论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.02486

PS. 附上我们的ICCV2019GitHub开源项目：

https://github.com/extreme-assistant/iccv2019

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*延伸阅读

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