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Relation Modeling in Spatio-Temporal Action Localization 技术报告翻译
报告链接 https://www.youtube.com/watch?v=SEqFdkqdwlE https://www.bilibili.com/video/BV1664y1X7rZ/ Relation Modeling in Spatio-Temporal Action Localization 时空动作定位中的关系建模 Abstract 本文介绍了我们对 CVPR 2021 ActivityNet 研讨会 AVA-Kinetics Cross用自建kinetics-skeleton行为识别数据集训练st-gcn网络流程记录
用自建kinetics-skeleton行为识别数据集训练st-gcn网络流程记录 0. 准备工作1. 下载/裁剪视频2. 利用OpenPose提取骨骼点数据,制作kinetics-skeleton数据集3. 训练st-gcn网络4. 用自己训练的st-gcn网络跑demo，并可视化 0. 准备工作 首先就是把st-gcn网络的运行环境完全(I3D)Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset论文解读
Abstract 本论文提出了一种新的数据集Kinetics、他是ucf101，HMDB-51数据集的的两倍。 论文分别将当前现有的模型在Kinetics数据集上跑一遍，看这些模型在此数据集上表现的如何？，以及在次数据集的预训练下模型在其他数据集上表现的如何？ 同时本论文引入了一个新的行为识别模型Two-St《Action Recognition》-Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset(I3D)
《Action Recognition》-I3D 目录 《Action Recognition》-I3DContributionsExperimentResult Contributions 在新的数据集Kinetics上对当时的SOTA模型进行了实验，并分析了在Kinetics预训练后模型的提升。Kinetics数据集包含了400种动作，每个动作有超过400个片段的视频。【CVPR2017，action recognition,动作识别】Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Datase
本文只主要有两个贡献。 ImageNet表明在足够大的数据集上训练网络之后，在其他的数据集甚至其它类型的任务上直接使用pre-trained参数初始化能够取得很好的效果。本文探究了在足够大的视频数据集Kinetics上训练了之后在UCF101和HMDB51上能够得到非常好的效果，可以达到在目前最好的效