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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 138 - 143 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.1.138
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Most of visual detection in videos are limited to focus on objects or human actions separately. In this work, changing the classification loss of well-known realtime object detector, we introduce a detection model to jointly detect object-action pairs in videos. For detecting objects-actions in videos, we present two methods to label object-action pairs, called Cartesian product (CP) and valid Cartesian product (VCP). In experiments on the A2D dataset, we compares results on detection of object-action pairs in terms of the mean average precision.
목차
Abstract
1. 서론
2. 객체-행동 결합 검출 모델
3. 실험 결과
4. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Jia Deng / 2009 / Imagenet : A large-scale hierarchical image database / Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :248~255
Standford University / ILSVRC
Alex Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Proc. of Advances on Neural Information Processing Systems :1097~1105
Karen Simonyan / 2014 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / arXiv : 1409. 1556
Christian Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1~9
Standford University / ILSVRC
Alex Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Proc. of Advances on Neural Information Processing Systems :1097~1105
Karen Simonyan / 2014 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / arXiv : 1409. 1556
Christian Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1~9
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