论文浏览(42) Action Genome: Actions as Composition of Spatio-temporal Scene Graphs
文章目录
- 0. 前言
- 1. 要解决什么问题
- 2. 用了什么方法
- 3. 效果如何
- 4. 还存在什么问题&有什么可以借鉴
0. 前言
- 相关资料：
- arxiv
- github
- 官网
- 论文解读
- 论文基本信息
- 领域：时空行为检测
- 作者单位：斯坦福大学
- 发表时间：CVPR 2020
1. 要解决什么问题
- 在计算机视觉中，我们将行为（actions or activities）作为一个完整的整体。
- 但其实在认知科学（Cognitive Science）和神经学的研究中发现，人的行为被编码为一个 hierarchical part structures。
2. 用了什么方法
- 提出了一个数据集（其实是在Charades的基础上进行再标注）：
- 将行为看作是 Action Genome（行为基因组）
- 即，将行为分解为时空场景图（spatio-temporal scene graphs）。
- 捕捉行为发生时，人与物体之间的关系。
- 常见数据集对比
- 所谓关系，如下图所示
- Charades中所谓的relation，指的是clip level的
- Action Genome中的relation是 image-level 的
- 人周边物体有很多，参考下图
- 说是提出了一种结构 SGFB 来处理，没细看
3. 效果如何
- 通过Action Genome可实现普通Charades分类，few-shot任务以及Spatio-temporal scene graph prediction
4. 还存在什么问题&有什么可以借鉴
这数据集好是好，但感觉要用到实际应用中比较麻烦……需要后续研究下细节。
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