极市分享|孙书洋 CVPR 2018论文详解：光流导向特征在视频动作识别中的应用

↑ 点击蓝字关注极市平台 识别先机 创造未来

| 极市线上分享  第29期 |

上期我们邀请到了哈尔滨工业大学（深圳）博士姚远，为我们讲解了迁移学习之异构域适应问题，大家受益匪浅。本期分享我们邀请了悉尼大学研究生孙书洋，为我们讲解CVPR 2018论文《OpticalFlow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video ActionRecognition》的主要内容，欢迎大家踊跃参加，与嘉宾直接互动~

01

活动信息

主题：光流导向特征在视频动作识别中的应用

时间：周四（6月14日）晚20:00-21:30

02

嘉宾信息

孙书洋

毕业于武汉大学，目前为悉尼大学研究生，指导老师为欧阳万里教授。主要研究方向是视频动作识别和网络结构设计。更多信息详见个人主页。最新发表论文《OpticalFlow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video ActionRecognition》为CVPR 2018收录文章。

03

关于分享

➤分享背景

现行的视频动作识别算法一般采用双流框架来实现高精度动作识别，而在双流框架中，由于引入的光流提取速度相对较慢，因此限制了整个框架运行的速度。如何在尽量保证精度的前提下加快识别速度是目前视频动作识别中的一个重要问题。在本次分享的CVPR2018论文中，我们设计了一种新的基于光流定义的运动特征，在精度差不多的前提下，比基于光流的方法提速了15倍。

➤分享内容

CVPR 2018论文详解：Optical Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representationfor Video Action Recognition

论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.11152v1

• 设计初衷及面临的问题

• OFF设计思路

• OFF实现方式

• 实验结果

04

参与方式

长按下图，识别图中二维码，关注“极市平台”公众号，回复29即可获取直播链接。如有想获取极市群内分享的，欢迎回复“加群”获取加群信息。

更多新鲜出炉的线上分享信息，实时更新的行业动态、干货分享，敬请关注“极市平台”。

05

往期回顾

极视角致力于打造最专业的的视觉算法开发与分发平台极市，特邀请行业内专业人员每周为大家分享视觉领域内的干货及经验，目前已成功举办28期线上分享。近期在线分享查看：

……

更多分享请浏览：极市计算机视觉技术分享集锦（http://cvmart.net/community/article/detail/78）

在"极市平台"公众号后台回复期数或者分享嘉宾名字，即可获取极市平台对应期在线分享资料。

06

关于极市平台

极市平台（Extreme Mart）是深圳极视角旗下的专业的视觉算法开发与分发平台，通过为开发者提供免费算法分发，真实行业需求和丰富场景性数据等，与开发者一起搭建视觉算法市场的App Store。目前已经与上百名开发者进行项目和算法的合作，已有上百种视觉算法成功转化成产品进入市场应用。欢迎联系小助手(微信：Extreme-Vision)进行算法和项目的合作~

点击阅读原文查看所有分享。

有问题的请在本帖下直接留言，嘉宾现场作答~