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论文链接：arXiv:1705.08421 [cs.CV]

摘要

介绍了一种时空局部原子视觉行为视频数据集。AVA数据集在430个15分钟的视频剪辑中进行行为动作（action）标注，共定义了80个“原子”行为动作类别，这些动作在空间和时间上被定位，产生了158万个动作标签，每个人经常出现多个标签。我们的数据集的关键特征是:(1)定义了原子视觉动作，而不是复合动作;(2)精确时-空标注，每个人可能有多个标注;(3)对超过15分钟的视频片段进行详尽的注释;(4)被检测到的（同一个）人可以在连续段间连接起来;以及(5)使用电影来收集一系列不同的动作数据。这与现有的时-空动作识别数据集不同，后者通常在短视频剪辑中为复合动作提供稀疏注释。
AVA以其逼真的场景和动作的复杂性，暴露了动作识别的内在困难。为了证明这一点，我们提出了一种新的动作定位（action localization）方法，该方法基于当前最先进的方法，并在JHMDB和UCF101-24数据集上进行测试，展示了更好的性能。虽然在其他现有数据集上建立了一个新的技术水平，但在我们AVA上的总体结果却只有15.6%，这凸显了开发视频理解新方法的必要性。

介绍

我们引入了一个新的标注视频数据集AVA，以推进动作识别研究(见图1)。标注是以人为中心，采样频率为1 Hz（即每秒1帧）。每个人都是使用边界框定位，发出动作的演员会被添加标签(可能是多个):其中，一个动作（必需的）对应与演员的姿势(橙色文本)——站着,坐着,散步,游泳等等——也可能会有额外的动作：与物体的交互(红色文本)或与他人的交互(蓝色文本)。如果一帧中包含多个人，则每个人都应该被单独标注。
要标注一个人的动作，关键是标注词汇表（即动作的类别），而标注词汇表又由对动作进行分类的时间粒度决定。我们使用短的时间片段(以关键帧为中心的±1.5秒)来提供时间上下文，以便在中间帧标记动作。这使标注人能够使用位移的提示信息，来消除一些动作的歧义，比如“拿起或放下”等，这些歧义不能在静态帧中解决。我们保持时间上下文（3秒）相对简短，因为我们感兴趣的是(时间上)对物理动作的精确标注，这导致了“原子视觉动作”(AVA)。该词汇表由80种不同的原子视觉动作组成。我们的数据集来自于430个不同电影，每个电影截取15到30分钟的时间片段，给定1 Hz的采样频率，我们可以得到每个电影将近900个关键帧。在每个关键帧中，每个人都被标记为AVA词汇表中的(可能有多个)动作。每个人都被链接到连续的关键帧，以提供动作标签的短期序列(第4.3节)。我们现在推动AVA的主要设计选择。

原子动作类别Barker和Wright[3]在他们对Kansas一个小镇居民日常生活中的“行为事件”的经典研究中，注意到了活动的分层性质(图2)。在细粒度的级别上，动作是由“原子体”移动或对物体的操作组成，但在较粗糙粒度的级别上，最自然的描述则是关于意图和目标导向的行为。
这种层次结构使得定义动作标签的词汇变得不适，导致动作识别领域的进展比物体识别要慢;详尽地列出高层次的行为事件，是不切实际的。然而，如果我们限制在精细的时间尺度，那么行动是非常自然的，并有清晰的视觉特征。在这里，我们将关键帧标注为1hz，因为它足够密集，可以捕获动作的完整语义内容，同时可以避免对动作边界进行不切实际的精确时间标注。THUMOS challenge[18]观察到动作边界(不像对象)本质上是模糊的，这导致标注人之间存在重大分歧。相比之下，注释人可以很容易地(使用±1.5s的上下文)确定一个帧是否包含给定的动作。AVA有效地将动作起始点和结束点定位到可接受的精确度(±0.5 s)。
以人为中心的行动时间序列。虽然像树木倒下这样的事件并不涉及到人，但我们关注的是作为单一主体的人的活动。在运动中可能会有很多人，或者两个人拥抱，我们分别对每个人单独处理。随时间分配给一个人的动作标签是时态建模的丰富数据来源(第4.3节)。
标注的电影。理想情况下，我们想要“in wild”的行为。我们没有这些，但电影可以作为一个近似，特别是当我们考虑到类型的多样性和国家的繁荣电影业。我们认为在这个过程中会有一些偏差。故事必须有趣，并且有一种通过镜头并置来交流的电影语言[2]的语法。也就是说，在每一个镜头中，我们都能看到人类行为的一个展开序列，在某种程度上代表了现实，就像有能力的演员所传达的那样。AVA补充了目前来自用户生成视频的数据集，因为我们希望电影包含更大范围的活动，以适合讲述不同的故事。
详尽的动作标签。我们在所有关键帧中标注所有人的所有行为。这自然会导致不同行动类别间的Zipf法则类型的不平衡。典型的动作(站立或坐着)会比令人难忘的动作(danc- ing)多很多，但应该是这样的!识别模型需要在真实的“长尾”动作分布[15]上操作，而不是使用人工平衡的数据集搭建支架。另一个结果是，由于我们没有通过明确查询互联网视频资源，来检索某些特定动作类别的例子，于是就避免了某种偏见:打开一扇门是电影剪辑中经常发生的常见事件;然而，一个在YouTube上被标记为“开门”的行为可能是值得关注的，并使其成为非典型。
我们认为，AVA以其现实的复杂性，暴露了该领域中许多流行的数据集隐藏的行动识别的固有困难。在一段视频中，一个人在典型背景下执行一个视觉上明显的动作，比如游泳，很容易与一个正在跑步的人区分开来。与AVA相比，在AVA中，我们会遇到多个演员，他们的图像尺寸很小，表演的动作只有细微的不同，比如触摸和拿着一个物体。为了验证这一直觉，我们对JHMDB[20]、UCF101-24类[32]和AVA进行了比较。我们在建立在多帧方法的基础上[16,41]，构建时-空动作定位的方法(见第5节)，但将tubelet与I3D卷积[6]进行了分类。我们在JHMDB[20]和UCF101-24[32]上获得了最好的性能(见第6节)，而在AVA上只有15.6%。
AVA数据集已经在https: //research.google.com/ava/上公开发布。

相关工作

动作识别的数据集。最流行的动作分类数据集，如KTH [35]， Weizmann [4]， Hollywood-2 [26]， HMDB [24]， UCF101[39]，都是由短的视频片段组成，手工修剪以捕捉单个动作。这些数据集是“理想型的”适合训练完全监督、全剪辑、强制选择的视频分类器。最近，像TrecVid MED [29]， Sports- 1M [21]， YouTube-8M [1]， Something-something [12]， SLAC [48]， Moments in Time[28]，和Kinetics[22]这样的数据集中在大规模的视频分类上，通常带有自动生成的——因此可能有噪声的——标注。它们服务于一个有价值的目的，但解决了与AVA不同的需求。
最近的一些工作已经转向了时间定位。ActivityNet [5]， THUMOS [18]， MultiTHUMOS[46]和Charades[37]使用大量未修剪的视频，每个都包含多个动作，这些动作要么来自YouTube (ActivityNet, THUMOS, MultiTHUMOS)，要么来自众包演员(哑谜游戏)。数据集为感兴趣的每个动作提供了时间(而不是空间)定位。AVA与它们不同，因为我们为每个执行动作的受试者提供了时-空标注，标注是超过15分钟的密集片段。
CMU[23]、MSR Actions[47]、UCF Sports[32]、JHMDB[20]等数据集为短视频提供了每帧的时-空标注。与我们的AVA数据集的主要区别是:动作的数量少;少量的视频剪辑;而且视频都很短。此外，动作是复合的(例如撑杆跳)，而不是AVA中的原子动作。最近的扩展，如UCF101 [39]， DALY[44]和Hol- lywood2Tubes[27]评估未修剪视频中的时-空定位，这使得任务变得非常困难，并导致性能下降。但是，它们的动作词汇表仍然限于有限数量的复合动作。此外，它们没有密集地覆盖动作;一个很好的例子是UCF101中的扣篮，其中只有扣篮球员被标注。但是，真实的应用程序通常需要对所有人的原子操作进行连续的标注，然后可以将其组合成更高级的事件。这促使AVA对15分钟的片段进行详尽的标注。
AVA也与静态图像动作识别数据集有关[7,9,13]，但这些数据集有两方面的局限性。第一，动作的缺乏会使动作的消歧变得困难。其次，在静态图像中不可能将复合事件建模为原子动作序列。这可能超出了我们的讨论范围，但在许多实际应用中，AVA确实提供了训练数据，这显然是必需的。
时-空动作定位方法。最近的方法[11,30,34,43]依赖于对象检测器，经过训练可以在帧级用双流变体区分动作类，分别处理RGB和流数据。每帧检测的结果，通过动态规划[11,38]或跟踪[43]进行链接。所有这些方法都依赖于集成帧级检测。最近，多帧方法出现了:Tubelets[41]联合估计多个帧的定位和分类，T-CNN[16]使用3D卷积估计短管（short tubes），微管（micro-tubes）依赖于两个连续的帧[33]和姿态引导（pose-guided）的3D卷积将姿态添加到双流（ two-stream）方法[49]。我们建立在时-空管的想法上，但采用了最先进的I3D卷积[6]和更快的R-CNN[31]的region proposals，取得了目前最好结果。

数据收集

AVA数据集的注释包括五个阶段:动作词汇的生成，电影和片段的选择，人物边框注释、人物的链接和动作标注。

动作词汇生成

我们遵循三个原则来生成我们的行动词汇。
第一个是一般性。我们收集日常生活场景中的一般动作，而不是特定环境中的特定活动(例如，在篮球场上打篮球)。
第二个是原子性。我们的action类具有清晰的视觉特征，并且通常独立于交互对象(例如，”拿着“而不是”拿着什么东西“)。这使我们的列表简短而完整。
最后一个是穷尽性。我们使用来自以前数据集的知识初始化了列表，并对该列表进行了几轮迭代，直到它覆盖了标注者标注的AVA数据集中约99%的动作。
词汇表中有14个pose类，49个person- object交互类和17个person-person交互类。

影片和片段选择

AVA数据集的原始视频内容来自YouTube。我们首先收集了一份来自不同国家的顶级演员名单。对于每个名字，我们都会发出一个YouTube搜索查询，检索多达2000个结果。我们只包括主题为“电影”或“电视”、时长超过30分钟、上传后至少1年、浏览量至少1000次的视频。我们进一步排除了黑白、低分辨率、动画、卡通和游戏视频，以及那些包含成人内容的视频。
为了在约束内创建具有代表性的数据集，我们的选择标准避免了通过操作关键字、使用自动操作分类器或强制统一的标签分布进行过滤。我们的目标是通过从大型电影行业中取样，创建一个国际性的电影收藏。然而，电影中对动作的描写存在偏差，如性别[10]，不能反映人类活动的“真实”分布。
每个电影对数据集的贡献是相等的，因为我们只标注了从15分钟到30分钟的一小部分。我们跳过电影的开头，以避免标注标题或预告片。我们选择15分钟的持续时间，这样我们就能够在固定的标注时间预算下包含更多的电影，从而增加数据集的多样性。将每15分钟的片段以1秒的步长分割成897个重叠的3s电影片段。

人物边框注释

我们用一个边界框来定位一个人和他/她的动作。当一个关键帧中有多个主体（人）时，标注者分别对每个主体（人）进行动作标注，因此他们的动作标签可以不同。
由于边界框标注是手工密集型的，所以我们选择了一种混合方法。首先，我们使用Faster-RCNN检测器（person
detector ）[31]生成一组初始人体边界框（bounding boxes）。我们设置了操作点，确保高精度。然后，标注者会对检测器未发现的其他边界框进行标注。这种混合方法确保了所有的边界框召回(这对于 benchmarking来说是必不可少的)，同时最小化了手工标注的成本。这个手动标注会多获得5%的边界框，验证了我们的标注方案。在动作标注的下一阶段，标注者将标记并删除任何不正确的边界框。

人的链接注释

我们在短时间内将边界框连接起来，以获得人的动作轨迹 的ground-truth。我们使用人体嵌入法（person embedding）[45]来计算相邻关键帧中边界框之间的成对相似度，并用匈牙利算法（Hungarian algorithm）[25]求解最优匹配。虽然自动匹配通常很强大，但我们通过标注者验证每个匹配，进一步消除了误报（false positives）。这个过程的结果是81,000条轨迹，时间从几秒钟到几分钟不等。

动作标注

动作标签是由众包用户使用图3所示的界面生成的。

左边的面板显示了目标片段的中间帧(顶部)和作为循环嵌入视频的片段(底部)。覆盖在中间帧上的边界框指定需要标记其动作的人。在右边是可输入最多7个动作标签的文本框，包括1个姿势动作pose(必需)、3个人-物交互(可选)和3个人-人交互(可选)。如果没有动作词汇可以表述该动作，则标注者可以标记一个名为“other action”的box。此外，还可以标记包含阻塞或不适当内容或不正确边框的时间段（帧）。
在实践中，我们观察到，当他们要从80个类的大量词汇中找出所有正确的动作时，不可避免地会错过正确的动作。受到[36]的启发，我们将动作标注管道（pipeline）分为两个阶段:动作提出（proposal）和验证（verification）。我们首先要求多个标注者为每个问题提出动作候选项，因此联合这些候选项集合，比单个建议拥有更高的召回率。然后，标注者在第二阶段验证这些建议的候选项。结果显示使用这两阶段的方法有显著的提高，特别是在有较少例子的动作。具体分析见补充材料。平均来说，标注者在proposal阶段花22秒注释一个给定的视频片段，在verification阶段花19.7秒。
每个视频片段由三个独立的标注者进行标注，当一个动作标签被至少两个标注者验证时，我们才将其视为ground truth。标注者随机顺序显示片段。

训练集、验证集和测试集

我们的训练/验证/测试集在视频级别被分割，因此一个视频的所有片段只出现在一个分割中。430个视频被分成235个训练视频、64个验证视频和131个测试视频，大致以55:15:30的方式进行分割，得到211k的训练视频、57k的验证视频和118k的测试视频片段。

AVA数据集的特征

首先通过可视化实例对AVA数据集的多样性和难度建立直觉。然后，我们定量地描述了数据集上的标注。最后，我们探讨行动与时间结构。

多样性和困难

图4显示了在连续视频段中发生变化的原子操作的示例。除了边界框大小和电影技术的变化，许多类别需要区分细微的差别，比如“碰杯”和“喝酒”，或者利用时间背景，比如“打开”和“关闭”。
图4还显示了操作“open”的两个示例。即使在action类中，外观也会因上下文的巨大差异而变化:被打开的对象甚至可能会改变。广泛的类内多样性，可以让我们学习识别一个动作的关键时空部分的特征——比如打开一个的封条对应”open“。

标注的统计数据

图5显示了AVA中动作标注的分布情况。分布大致遵循Zipf定律。

图6说明了边界框（box）大小的分布。很大一部分人占据了整个帧的高度。然而，仍然有许多小尺寸的box。差异性较大可以用变焦水平和姿势来解释。例如，标签为“enter”的方框显示典型的行人高宽比为1:2，平均宽度为图像宽度的30%，平均高度为72%。另一方面，标有“躺/睡”的box接近正方形，平均宽度为58%，高度为67%。box的宽度分布很广，显示了人们在发出动作时所采取的各种姿势。
大多数person边界框都有多个标签。所有边界框都有一个姿态标签，28%的边界框至少有一个人-物交互标签，67%的边界框至少有一个人-物交互标签。

时间结构

AVA的一个关键特征是丰富的时间结构，从一个片段演化到另一个片段。既然我们把人连接在不同的片段之间，我们就可以通过观察同一个人的成对动作，来发现共同的连续动作。
我们采用Normalized Pointwise Mutual Information (NPMI)[8]对成对的动作进行排序。在语言学中，NPMI常用来表示两个单词之间的共现性质:

值一般会落在范围内(−1,1)，−1表示从不共现的词对，0表示独立的词对，1表示总是共现的词对。
表1显示了同一个人在连续的一秒片段中对NPMI最高的成对动作。

在删除身份转换之后，出现了一些有趣的常见的时间模式。经常会出现从“看电话”到“接电话”、“摔倒”到“说谎”、或“听”到“说话”的过渡。我们也分析了人与人之间的动作对。
表2显示了由不同的人同时执行的NPMI最高的成对动作。

几个有意义的组合出现了，比如“ride”，“drive”，“play music”，“listen”，或者“take”，“give/serve”。尽管存在相对粗糙的时间采样，但原子动作之间的转换，为构建具有较长时间结构的更复杂的动作和活动模型，提供了优秀的数据。

行动定位模型

在流行的动作识别数据集(如UCF101或JHMDB)上的性能在最近几年有了相当大的提高，我们相信，这可以展现出更好性能的美好图景。当视频片段只涉及一个人，在具有点的背景场景中，做一些同样具有视觉特征的事情(比如游泳)时，就很容易准确地进行分类。当有多个演员，或者画面很小，或者表演的动作只有细微的不同，背景场景不足以告诉我们发生了什么时，困难就来了。AVA有很多这样的方面，我们会发现AVA的性能要差得多。事实上，这一发现被Charades dataset[37]的糟糕表现所预示。
为了证明我们的观点，我们开发了一种最先进的动作定位方法，其灵感来自于最近基于多帧时间信息的时空动作定位方法[16,41]。在这里，我们依靠基于I3D[6]的更大时间背景的影响来进行动作检测。我们的方法概述见图7。

在彭和施米德[30]之后，我们使用Faster-RCNN算法[31]对动作进行端到端定位和分类。然而，在他们的方法中，时间信息丢失在第一层，在第一层中多帧的输入是根据时间拼接在一起的。我们提出使用由Carreira和Zisserman[6]设计的Inception 3D (I3D)架构，来建模时间上下文。I3D架构是基于在Inception architecture [40]设计的，但是用3D卷积代替了2D卷积。时间信息在整个网络中被保存。I3D在广泛的视频分类benchmarks上实现了最先进的性能。

为了将I3D与更快的RCNN结合使用，我们对模型进行如下修改:

首先，我们将长度为T的输入帧输入到I3D模型中，在网络的Mixed 4e层提取尺寸为T’×W’×H’×C的3D feature maps。Mixed 4e输出feature map的stride为16，相当于ResNet的conv4块。

其次，在生成action proposal时，我们使用关键帧上的2D ResNet-50模型作为region proposal网络的输入，避免了输入长度不同的I3D对生成的action proposals质量的影响。

最后，对于所有时间的帧，我们将二维ROI Pooling应用于的相同空间位置，从而将ROI Pooling扩展到三维。为了了解光流对动作检测的影响，我们使用平均池将RGB流和光流流在feature map级别融合。

基础为了与AVA上基于帧的两流方法进行比较，我们实现了[30]的一个变种。我们使用Faster RCNN[31]和ResNet-50[14]共同学习 action proposals和动作标签。 action proposals仅通过RGB流获得。区域分类器以连续叠加5帧以上的光流特征作为输入RGB。在我们的I3D方法中，我们通过将conv4 feature map与平均pooling融合，共同训练RGB和光流streams。

实现细节。我们实现了FlowNet v2[19]来提取光流特征。我们用异步SGD训练 Faster-RCNN。对于所有的训练任务，我们使用一个验证集来确定训练步骤的数量，迭代次数从600K到1M不等。我们将输入分辨率固定为320 * 400像素。所有其他模型参数都是基于[17]的推荐值进行设置的，这些值经过了object detection的优化。ResNet-50网络使用ImageNet预训练模型进行初始化。对于光流流，我们复制conv1滤波器输入5帧。对于RGB和光流流，I3D网络使用Kinetics[22]预训练模型进行初始化。注意，尽管I3D是在64帧输入上预先训练的，网络在时间上是完全卷积的，可以接受任意数量的帧作为输入。在训练过程中，所有的特征层都是共同更新的。对输出的帧级检测结果进行后处理，非最大抑制，阈值0.6。

AVA与现有动作检测数据集的一个关键区别是，AVA的动作标签不是相互排斥的。为了解决这个问题，我们将标准的softmax损失函数替换为二值Sigmoid损失的和，每个类一个。我们对AVA使用Sigmoid损失，对所有其他数据集使用softmax损失。

链接。一旦我们有了每帧级的检测结果，我们就把它们连接起来，构建动作管（action tubes）。我们是基于得到的所有tubes的平均分数，来评判视频级别的动作检测性能。我们使用与[38]中描述的相同的链接算法，只是我们不应用时间标记。由于AVA标注为1hz，而且每个管可能有多个标签，我们修改了视频级评估协议来估计一个上限。我们使用ground truth链接来推断detection链接，当计算一个类在ground truth tube和一个detection tube之间的IoU得分时，我们只考虑该类标记的tube片段。

实验和分析

我们现在实验性地分析AVA的关键特征，并激发动作理解的挑战。

数据集和指标

AVA benchmark。由于AVA中的标签分布大致遵循Zipf定律(图5)，并且对少量示例的评估可能不可靠，因此我们选择使用在验证和测试分割中至少有25个实例的类，来进行benchmark性能测试。我们的benchmark测试由总共210,634个训练示例、57,371个验证示例和117,441个测试示例组成。除非另有说明，我们报告在训练集上训练的结果和在验证集上评估的结果。我们随机选择10%的训练数据进行模型参数调整。

数据集。除了AVA之外，我们还对标准视频数据集进行了分析，以比较难度。JHMDB[20]由超过21类的928个修剪剪辑的视频组成。在我们的ablation study中，对上述视频进行了切片（split），但是结果是超过三个切片（split）的平均值，并将该值和当前最优结果进行比较。对于UCF101，我们使用Singh等人[38]提供的包含3207个视频的24类子集的时空标注。我们对标准的官方的切片1进行实验。

指标。对于评估，我们在可能的情况下遵循标准做法。我们分别报告了在帧级和视频级的IoU性能。对于帧级IoU，我们遵循PASCAL VOC挑战[9]所使用的标准规则，并使用IoU阈值0.5报告平均精度(AP)。对于每个类，我们计算平均精度，并报告所有类的平均值。对于视频级IoU，我们计算ground truth tubes和linked detection tubes之间的3D IoUs，阈值为0.5。mAP是通过对所有类求平均来计算的。

与state-of-the-art的比较

表3显示了我们的模型在两个标准视频数据集上的性能。

我们的3D双流模型在UCF101和JHMDB上获得了最先进的性能，在frame-mAP和video-mAP度量上，都优于已经建立的基线（baseline）。

然而，在识别原子行为时，情况就不那么乐观了。

由表4可知，同一模型在AVA验证集(frame-mAP为15.6%，video-mAP为12.3%，IoU为0.2,video-mAP为17.9%)和测试集(frame-mAP为14.7%)上性能较差。我们将此归因于AVA背后的设计原则:我们收集的词汇中，上下文和物体线索对动作识别的区别性不强。相反，识别细粒度的细节和丰富的时间模型，需要在AVA上成功，这给视觉动作识别带来了新的挑战。在本文的其余部分，我们分析了AVA的挑战所在，并讨论了如何继续前进。

Ablation study

时间信息对识别AVA类别有多重要? 表4显示了时间长度和模型类型的影响。在JHMDB和UCF101-24上，所有3D模型的性能都优于2D baseline。对于AVA来说，3D模型在使用超过10帧之后表现更好。我们还可以看到，对所有数据集，增加时间窗口的长度让3D双流模型表现更好。正如预期的那样，结合RGB和光流特性提高了单输入模态的性能。此外，如果时间窗口更大，模型在AVA比JHMDB和UCF101性能提高更多，后两者的性能在20帧时达到饱和。这一收益和表1中连续的动作表明，利用AVA中丰富的时间背景，可以获得进一步的收益。
定位VS识别的挑战? 表5比较了端到端动作定位和识别和“与类无关”的动作定位的性能。

我们可以看到，尽管在AVA上动作定位比在JHMDB上更具挑战性。但在AVA上，仅仅定位和端到端检测（定位+识别）性能的差距接近60%，而在JHMDB和UCF101上，差距不到15%。这表明AVA的主要困难在于动作分类而不是定位。图9显示了高得分的假警报示例，表明识别的困难在于细粒度的细节。

结论

本文介绍了AVA数据集，该数据集在不同的15分钟的电影片段中，以1hz的频率对原子行为进行时空标注。此外，在标准数据集上，我们还提出了一种优于state-of-the-art的方法来作为baseline。这种方法突出了AVA数据集的难度，因为它的性能明显低于UCF101或JHMDB，强调了开发新的动作识别方法的必要性。
未来的工作包括基于原子行为建模更复杂的活动。目前的视觉分类技术可能使我们能够在粗糙的场景/视频层面上，对“在餐厅吃饭”等事件进行分类，但基于AVA的精细时空粒度的模型有助于理解个体行为。这些是向计算机灌输“社会视觉智能”的关键步骤——理解人类正在做什么，他们下一步可能做什么，以及他们试图实现什么。

引用论文

[1] S. Abu-El-Haija, N. Kothari, J. Lee, P. Natsev, G. Toderici, B. Varadarajan, and S. Vijayanarasimhan. YouTube8M: A large-scale video classification benchmark. arXiv:1609.08675, 2016. 2
[2] D. Arijon. Grammar of the film language. Silman-James Press, 1991. 2
[3] R. Barker and H. Wright. Midwest and its children: The psychological ecology of an American town. Row, Peterson and Company, 1954. 2
[4] M. Blank, L. Gorelick, E. Shechtman, M. Irani, and R. Basri. Actions as space-time shapes. In ICCV, 2005. 2
[5] F. Caba Heilbron, V. Escorcia, B. Ghanem, and J. C. Niebles. ActivityNet: A large-scale video benchmark for human activity understanding. In CVPR, 2015. 2
[6] J. Carreira and A. Zisserman. Quo vadis, action recognition? A new model and the Kinetics dataset. In CVPR, 2017. 2, 3, 6
[7] Y.-W. Chao, Z. Wang, Y. He, J. Wang, and J. Deng. HICO: A benchmark for recognizing human-object interactions in images. In ICCV, 2015. 3, 8
[8] K.-W. Church and P. Hanks. Word association norms, mutual information, and lexicoraphy. Computational Linguistics, 16(1), 1990. 5
[9] M. Everingham, S. M. A. Eslami, L. Van Gool, C. K. I. Williams, J. Winn, and A. Zisserman. The PASCAL Visual Object Classes Challenge: A retrospective. IJCV, 2015. 3, 7
[10] Geena Davis Institute on Gender in Media. The Reel Truth: Women Aren’t Seen or Heard. https://seejane. org/research-informs-empowers/data/, 2016. 3
[11] G. Gkioxari and J. Malik. Finding action tubes. In CVPR, 2015. 3
[12] R. Goyal, S. E. Kahou, V. Michalski, J. Materzynska, S. Westphal, H. Kim, V. Haenel, I. Frund, P. Yianilos, ¨ M. Mueller-Freitag, F. Hoppe, C. Thurau, I. Bax, and R. Memisevic. The “something something” video database for learning and evaluating visual common sense. In ICCV, 2017. 2, 8
[13] S. Gupta and J. Malik. Visual semantic role labeling. CoRR, abs/1505.04474, 2015. 3
[14] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun. Deep residual learning for image recognition. In CVPR, 2016. 6
[15] G. V. Horn and P. Perona. The devil is in the tails: Finegrained classification in the wild. arXiv:1709.01450, 2017. 2
[16] R. Hou, C. Chen, and M. Shah. Tube convolutional neural network (T-CNN) for action detection in videos. In ICCV, 2017. 2, 3, 6, 7
[17] J. Huang, V. Rathod, C. Sun, M. Zhu, A. Korattikara, A. Fathi, I. Fischer, Z. Wojna, Y. Song, S. Guadarrama, and K. Murphy. Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors. In CVPR, 2017. 6
[18] H. Idrees, A. R. Zamir, Y. Jiang, A. Gorban, I. Laptev, R. Sukthankar, and M. Shah. The THUMOS challenge on action recognition for videos “in the wild”. CVIU, 2017. 2
[19] E. Ilg, N. Mayer, T. Saikia, M. Keuper, A. Dosovitskiy, and T. Brox. FlowNet 2.0: Evolution of optical flow estimation with deep networks. In CVPR, 2017. 6
[20] H. Jhuang, J. Gall, S. Zuffi, C. Schmid, and M. Black. Towards understanding action recognition. In ICCV, 2013. 2, 3, 7
[21] A. Karpathy, G. Toderici, S. Shetty, T. Leung, R. Sukthankar, and L. Fei-Fei. Large-scale video classification with convolutional neural networks. In CVPR, 2014. 2
[22] W. Kay, J. Carreira, K. Simonyan, B. Zhang, C. Hillier, S. Vijayanarasimhan, F. Viola, T. Green, T. Back, P. Natsev, M. Suleyman, and A. Zisserman. The Kinetics human action video dataset. arXiv:1705.06950, 2017. 2, 6
[23] Y. Ke, R. Sukthankar, and M. Hebert. Efficient visual event detection using volumetric features. In ICCV, 2005. 3
[24] H. Kuehne, H. Jhuang, E. Garrote, T. Poggio, and T. Serre. HMDB: A large video database for human motion recognition. In ICCV, 2011. 2
[25] H. W. Kuhn. The Hungarian method for the assignment problem. Naval Research Logistics (NRL), 2(1-2):83–97, 1955. 4
[26] M. Marszalek, I. Laptev, and C. Schmid. Actions in context. In CVPR, 2009. 2
[27] P. Mettes, J. van Gemert, and C. Snoek. Spot On: Action localization from pointly-supervised proposals. In ECCV, 2016. 3
[28] M. Monfort, B. Zhou, S. A. Bargal, T. Yan, A. Andonian, K. Ramakrishnan, L. Brown, Q. Fan, D. Gutfruend, C. Vondrick, et al. Moments in time dataset: one million videos for event understanding. 2
[29] P. Over, G. Awad, M. Michel, J. Fiscus, G. Sanders, W. Kraaij, A. Smeaton, and G. Quenot. TRECVID 2014 – ´ an overview of the goals, tasks, data, evaluation mechanisms and metrics, 2014. 2
[30] X. Peng and C. Schmid. Multi-region two-stream R-CNN for action detection. In ECCV, 2016. 3, 6, 7
[31] S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun. Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. In NIPS, 2015. 3, 4, 6
[32] M. Rodriguez, J. Ahmed, and M. Shah. Action MACH: a spatio-temporal maximum average correlation height filter for action recognition. In CVPR, 2008. 2, 3
[33] S. Saha, G.Sing, and F. Cuzzolin. AMTnet: Action-microtube regression by end-to-end trainable deep architecture. In ICCV, 2017. 3
[34] S. Saha, G. Singh, M. Sapienza, P. Torr, and F. Cuzzolin. Deep learning for detecting multiple space-time action tubes in videos. In BMVC, 2016. 3
[35] C. Schuldt, I. Laptev, and B. Caputo. Recognizing human actions: a local SVM approach. In ICPR, 2004. 2
[36] G. Sigurdsson, O. Russakovsky, A. Farhadi, I. Laptev, and A. Gupta. Much ado about time: Exhaustive annotation of temporal data. In Conference on Human Computation and Crowdsourcing, 2016. 4
[37] G. Sigurdsson, G. Varol, X. Wang, A. Farhadi, I. Laptev, and A. Gupta. Hollywood in homes: Crowdsourcing data collection for activity understanding. In ECCV, 2016. 2, 6
[38] G. Singh, S. Saha, M. Sapienza, P. Torr, and F. Cuzzolin. Online real-time multiple spatiotemporal action localisation and prediction. In ICCV, 2017. 3, 7
[39] K. Soomro, A. Zamir, and M. Shah. UCF101: A dataset of 101 human actions classes from videos in the wild. Technical Report CRCV-TR-12-01, University of Central Florida, 2012. 2, 3
[40] C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, and Z. Wojna. Rethinking the inception architecture for computer vision. In CVPR, 2016. 6
[41] V.Kalogeiton, P. Weinzaepfel, V. Ferrari, and C. Schmid. Action tubelet detector for spatio-temporal action localization. In ICCV, 2017. 2, 3, 6, 7
[42] L. Wang, Y. Qiao, X. Tang, and L. Van Gool. Actionness estimation using hybrid fully convolutional networks. In CVPR, 2016. 7
[43] P. Weinzaepfel, Z. Harchaoui, and C. Schmid. Learning to track for spatio-temporal action localization. In ICCV, 2015. 3
[44] P. Weinzaepfel, X. Martin, and C. Schmid. Towards weaklysupervised action localization. arXiv:1605.05197, 2016. 3
[45] L. Wu, C. Shen, and A. van den Hengel. PersonNet: Person re-identification with deep convolutional neural networks. arXiv preprint arXiv:1601.07255, 2016. 4
[46] S. Yeung, O. Russakovsky, N. Jin, M. Andriluka, G. Mori, and L. Fei-Fei. Every moment counts: Dense detailed labeling of actions in complex videos. IJCV, 2017. 2
[47] J. Yuan, Z. Liu, and Y. Wu. Discriminative subvolume search for efficient action detection. In CVPR, 2009. 3
[48] H. Zhao, Z. Yan, H. Wang, L. Torresani, and A. Torralba. SLAC: A sparsely labeled dataset for action classification and localization. arXiv preprint arXiv:1712.09374, 2017. 2
[49] M. Zolfaghari, G. Oliveira, N. Sedaghat, and T. Brox. Chained multi-stream networks exploiting pose, motion, and appearance for action classification and detection. In ICCV, 2017. 3