随流共舞：双流合一的动作检测
计算机视觉与模式识别
2019-06-12 v3
摘要
本文的目标是检测动作的时空范围。基于 RGB 和光流的双流检测网络以庞大的模型规模和沉重的计算量为代价提供了最先进的精度。我们提出将 RGB 和光流通过新层嵌入到单一的双流合一网络中。运动条件层从光流图像中提取运动信息，运动调制层利用该信息生成变换参数以调制低层 RGB 特征。该方法易于嵌入现有的基于表观或双流的动作检测网络，并可端到端训练。实验表明，利用运动条件调制 RGB 特征可提升检测精度。在仅使用最先进双流方法一半的计算量和参数量的情况下，我们的双流合一网络在 UCF101-24、UCFSports 和 J-HMDB 上仍取得了令人印象深刻的结果。
引用
@article{arxiv.1904.00696,
title = {Dance with Flow: Two-in-One Stream Action Detection},
author = {Jiaojiao Zhao and Cees G. M. Snoek},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.00696},
year = {2019}
}
备注
Accepted by CVPR2019