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Temporal Convolutional Networks for Action Segmentation and Detection

计算机科学 增采样 人工智能 分割 联营 卷积神经网络 分类器(UML) 模式识别(心理学) 编码器 动作识别 循环神经网络 深度学习 机器学习 班级(哲学) 人工神经网络 图像(数学) 操作系统
作者
C. H. Lea,M. D. Flynn,René Vidal,Austin Reiter,Gregory D. Hager
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:7
标识
DOI:10.48550/arxiv.1611.05267
摘要

The ability to identify and temporally segment fine-grained human actions throughout a video is crucial for robotics, surveillance, education, and beyond. Typical approaches decouple this problem by first extracting local spatiotemporal features from video frames and then feeding them into a temporal classifier that captures high-level temporal patterns. We introduce a new class of temporal models, which we call Temporal Convolutional Networks (TCNs), that use a hierarchy of temporal convolutions to perform fine-grained action segmentation or detection. Our Encoder-Decoder TCN uses pooling and upsampling to efficiently capture long-range temporal patterns whereas our Dilated TCN uses dilated convolutions. We show that TCNs are capable of capturing action compositions, segment durations, and long-range dependencies, and are over a magnitude faster to train than competing LSTM-based Recurrent Neural Networks. We apply these models to three challenging fine-grained datasets and show large improvements over the state of the art.
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