UntrimmedNets for Weakly Supervised Action Recognition and Detection

Current action recognition methods heavily rely on trimmed videos for model training. However, it is expensive and time-consuming to acquire a large-scale trimmed video dataset. This paper presents a new weakly supervised architecture, called UntrimmedNet, which is able to directly learn action reco...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) S. 6402 - 6411
Hauptverfasser:	Wang, Limin, Xiong, Yuanjun, Lin, Dahua, Van Gool, Luc
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.07.2017
Schlagworte:	Adaptation models Feature extraction Motion pictures Proposals Training Videos Visualization
ISSN:	1063-6919, 1063-6919
Online-Zugang:	Volltext
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