面向真实场景视频动作识别的THUMOS挑战赛
计算机视觉与模式识别
2016-12-06 v1
摘要
自动识别和定位广泛的人类动作对视频理解至关重要。为此，THUMOS挑战赛于2013年推出，作为动作识别的基准。在此之前，包括THUMOS挑战赛在内的视频动作识别主要集中于预分割（即修剪过的）视频的分类，这是一项人为任务。在THUMOS 2014中，我们通过引入时间上未修剪的视频，将动作识别提升到了更实用的水平。这些视频还包括与动作视频具有相似场景和背景但没有特定动作的“背景视频”。2013-2015年组织的三届挑战赛使THUMOS成为动作分类和检测的通用基准，年度挑战赛吸引了来自世界各地的团队广泛参与。本文详细描述THUMOS基准，并概述数据收集和标注过程。我们提出用于量化动作分类和时间检测两项THUMOS任务结果的评估协议。我们还展示了提交给THUMOS 2015挑战赛的结果并回顾了参与的方法。此外，我们进行了全面的实证研究，评估修剪与未修剪视频在动作识别上的差异，以及基于修剪视频训练的方法对未修剪视频的泛化能力。最后，我们为未来的THUMOS挑战赛提出了若干方向和改进。
引用
@article{arxiv.1604.06182,
title = {The THUMOS Challenge on Action Recognition for Videos "in the Wild"},
author = {Haroon Idrees and Amir R. Zamir and Yu-Gang Jiang and Alex Gorban and Ivan Laptev and Rahul Sukthankar and Mubarak Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.06182},
year = {2016}
}
备注
Preprint submitted to Computer Vision and Image Understanding