This paper investigates the problem of zero-shot action recognition, in the setting where no training videos with seen actions are available. For this challenging scenario, the current leading approach is to transfer knowledge from the image domain by recognizing objects in videos using pre-trained networks, followed by a semantic matching between objects and actions. Where objects provide a local view on the content in videos, in this work we also seek to include a global view of the scene in which actions occur. We find that scenes on their own are also capable of recognizing unseen actions, albeit more marginally than objects, and a direct combination of object-based and scene-based scores degrades the action recognition performance. To get the best out of objects and scenes, we propose to construct them as a Cartesian product of all possible compositions. We outline how to determine the likelihood of object-scene compositions in videos, as well as a semantic matching from object-scene compositions to actions that enforces diversity among the most relevant compositions for each action. While simple, our composition-based approach outperforms object-based approaches and even state-of-the-art zero-shot approaches that rely on large-scale video datasets with hundreds of seen actions for training and knowledge transfer.


翻译:本文调查了零点动作识别问题, 在没有显示动作的培训视频的环境下, 不存在零点动作识别问题。 对于这一具有挑战性的场景, 目前的主要办法是通过使用预先训练的网络, 识别视频中的对象, 并随后对对象和行动进行语义匹配, 从图像领域转移知识。 当对象对视频内容提供本地观点时, 在这项工作中, 我们还寻求包含对所发生行动的场景的全局观。 我们发现, 场景本身也能够识别看不见的行动, 尽管比对象更微不足道, 并且基于对象的分数和基于场景的分数的直接组合会降低动作识别的性能。 为了从对象和场景中找到最佳的分数, 我们提议将其构建为所有可能构成的卡斯特恩产品。 我们概述了如何确定视频中天窗构成的可能性, 以及从对象- 屏幕构成到执行每项行动最相关构成中的多样性的行动的语义匹配。 我们的构成方法虽然简单,, 我们的组合方法会超越基于对象的方位和基于状态的分数的分数, 降低了动作的分数。 我们建议把它们建成成成成一个全局式的全局式的全局式的零镜头, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【UAI2021教程】贝叶斯最优学习,65页ppt
专知会员服务
64+阅读 · 2021年8月7日
【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年8月7日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Zero-Shot Learning相关资源大列表
专知
52+阅读 · 2019年1月1日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
3D Face Modeling from Diverse Raw Scan Data
Arxiv
5+阅读 · 2019年2月13日
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月5日
Arxiv
8+阅读 · 2018年4月12日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月19日
VIP会员
相关VIP内容
【UAI2021教程】贝叶斯最优学习,65页ppt
专知会员服务
64+阅读 · 2021年8月7日
【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年8月7日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Zero-Shot Learning相关资源大列表
专知
52+阅读 · 2019年1月1日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员