排序约束下的视频弱监督动作标注
计算机视觉与模式识别
2014-07-07 v1 机器学习
摘要
给定一组视频片段，每个片段都标注有一个动作的有序列表（例如从相关文本剧本中提取的“行走”然后“坐下”然后“接电话”）。我们旨在对每个片段中的单个动作进行时间定位，并为每个动作学习一个判别式分类器。我们将该问题表述为具有排序约束的弱监督时间分配问题。每个视频片段被划分为小的时间间隔，每个时间间隔被分配一个动作标签，同时尊重给定标注中动作标签出现的顺序。我们证明了动作标签分配可以与以判别方式学习每个动作的分类器同时确定。我们在一个新的且具有挑战性的数据集上评估了所提出的模型，该数据集包含来自 69 部好莱坞电影的 937 个视频片段，总计 787720 帧，包含 16 种不同动作的序列。
引用
@article{arxiv.1407.1208,
title = {Weakly Supervised Action Labeling in Videos Under Ordering Constraints},
author = {Piotr Bojanowski and Rémi Lajugie and Francis Bach and Ivan Laptev and Jean Ponce and Cordelia Schmid and Josef Sivic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.1208},
year = {2014}
}
备注
17 pages, completed version of a ECCV2014 conference paper