基于视频的零样本活动识别
计算机视觉与模式识别
2020-02-07 v1 计算与语言
机器学习
机器学习
摘要
在本文中，我们研究了利用视频进行零样本活动识别的任务。我们引入了一种基于自编码器的模型，以在视觉流形与文本流形之间构建多模态联合嵌入空间。在视觉侧，我们使用活动视频和一种最先进的3D卷积动作识别网络来提取特征。在文本侧，我们使用GloVe词嵌入。零样本识别结果通过top-n准确率进行评估。随后，流形学习能力通过平均最近邻重叠度（mean Nearest Neighbor Overlap）来度量。最后，我们对结果及未来方向进行了广泛讨论。
引用
@article{arxiv.2002.02265,
title = {Zero-Shot Activity Recognition with Videos},
author = {Evin Pinar Ornek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.02265},
year = {2020}
}
备注
This is a research report done during master's studies