M-PACT:一个用于可复现行为分类研究的开源平台
计算机视觉与模式识别
2018-10-09 v3
摘要
存在许多阻碍现有工作复现的障碍,这制约了新行为分类模型的发展。这些障碍包括在不同深度学习库之间切换以及开发样板实验流程。我们提出 M-PACT 以克服现有问题,它免去了开发样板代码的需要,使用户能够快速原型化行为分类模型,同时利用平台中已有的最先进(SOTA)模型。M-PACT 首次在单一平台下提供四种 SOTA 行为分类模型——I3D、C3D、ResNet50+LSTM 和 TSN,并给出可复现的具有竞争力的结果。该平台通过模块化代码、多种预处理与神经网络层以及无缝数据流,可在行为识别数据集上生成模型与结果。本文中,我们介绍了系统架构,详述了各模块功能,并描述了在 M-PACT 中开发新模型的基本工具。
引用
@article{arxiv.1804.05879,
title = {M-PACT: An Open Source Platform for Repeatable Activity Classification Research},
author = {Eric Hofesmann and Madan Ravi Ganesh and Jason J. Corso},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.05879},
year = {2018}
}