图像动作识别
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发布时间：2024-07-02 07:20
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时间：2024-08-24 08:35
视频动作识别是指对一段视频中的内容进行分析，判断视频中的人物做了哪种动作。这是一个视频分析领域相对新兴且颇具挑战性的任务，相较于图像分析领域，其发展时间较短。近期的分享会由达摩院开放视觉智能实验室举办，广渡作为阿里达摩院的算法专家，为大家带来了关于视频动作识别的前沿技术介绍。
分享内容概览如下：
动作识别基本概念
动作识别任务定义：视频动作识别的输入是视频片段，通过将其采样为若干帧进行动作类别识别，本质上是视频分类任务。
下游应用：包括时序动作定位、时空动作定位、检测、视频文本检索与对齐、视频问答、零样本动作识别、开放集动作识别等。
主流前沿动作识别算法介绍
基于CNN的方法：在图像领域取得巨大成功的CNN方法在视频领域进行了扩展，包括Temporal Segment Networks（TSN）、P3D、I3D、R（2+1D）等，以及引入时间建模能力的Two-Stream CNN。
基于Vision Transformer的方法：近年来，Vision Transformer在图像分类领域展现出了强大性能，其思想在视频动作识别中也得到了应用，如TimeSformer、Patch Shift Transformer、Video Swin Transformer等。
基于自监督的方法：通过无监督学习方式，如Video MAE、Masked Autoencoders As Spatiotemporal Learners，探索视频特征的学习。
基于多模态的方法：结合图像、文本等多模态数据，如Intern Video、Omnivore、Omni MAE等模型，实现跨模态的学习与融合。
动作识别应用前景与落地实践
应用实践：以危险动作识别为例，详细介绍动作检测模型的开发周期，包括数据采集、标记、模型训练、现场部署和数据回流。
开源模型介绍：介绍ModelScope开源社区发布的动作识别模型，如Patch Shift Transformer（PST）动作分类模型及日常动作检测模型。
挑战与展望：讨论当前视频动作识别领域面临的技术挑战，包括时空特征建模、大模型训练、运动建模以及实际应用的探索。
分享以视频动作识别的基本概念、前沿算法、应用实践和未来展望为线索，为观众提供了深入的理解和启示，强调了在视频分析领域的技术进展与应用前景。
