論文の概要: Faster and Accurate Compressed Video Action Recognition Straight from the Frequency Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13726v1
• Date: Sat, 26 Dec 2020 12:43:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 01:09:34.885831
• Title: Faster and Accurate Compressed Video Action Recognition Straight from the Frequency Domain
• Title（参考訳）: 周波数領域からの高速かつ高精度な圧縮映像行動認識
• Authors: Samuel Felipe dos Santos and Jurandy Almeida
• Abstract要約: 深層学習は、ビデオの中の人間の行動を認識するために強力で解釈可能な機能を学ぶのに成功している。 既存のディープラーニングアプローチのほとんどは、RGBイメージシーケンスとしてビデオ情報を処理するように設計されている。 本稿では,圧縮映像から直接学習可能な深層ニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9214041945441434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human action recognition has become one of the most active field of research in computer vision due to its wide range of applications, like surveillance, medical, industrial environments, smart homes, among others. Recently, deep learning has been successfully used to learn powerful and interpretable features for recognizing human actions in videos. Most of the existing deep learning approaches have been designed for processing video information as RGB image sequences. For this reason, a preliminary decoding process is required, since video data are often stored in a compressed format. However, a high computational load and memory usage is demanded for decoding a video. To overcome this problem, we propose a deep neural network capable of learning straight from compressed video. Our approach was evaluated on two public benchmarks, the UCF-101 and HMDB-51 datasets, demonstrating comparable recognition performance to the state-of-the-art methods, with the advantage of running up to 2 times faster in terms of inference speed.
• Abstract（参考訳）: 人間の行動認識は、監視、医療、産業環境、スマートホームなど幅広い応用のために、コンピュータビジョンにおける最も活発な研究分野の1つになっている。 近年,ビデオ中の人間の行動を認識するための強力で解釈可能な特徴の習得にディープラーニングが成功している。 既存のディープラーニングアプローチのほとんどは、RGB画像シーケンスとしてビデオ情報を処理するために設計されている。 そのため、ビデオデータは圧縮フォーマットに格納されることが多いため、プリミティブな復号処理が必要となる。 しかし、ビデオのデコードには高い計算負荷とメモリ使用量が必要である。 そこで本研究では,圧縮映像から直接学習可能な深層ニューラルネットワークを提案する。 提案手法は,UCF-101およびHMDB-51データセットの2つの公開ベンチマークで評価され,予測速度の最大2倍の高速化が期待できる。

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