论文浏览(43) oops! Predicting Unintentional Action in Video

0. 前言

提出了 Oops 数据集，该数据及可以实现三类功能
- 判断动作是否是故意的（intentionality）
- 判断出现 intenional 到 unintentional 的时间段。
- 预测未来（短期）的unintentional行为。
数据集情况如下
为了判断视频的 intentionality，文中给出了三种方法
- predicting video speed
  - 即，判断视频中人的速度
  - 给定大量unlabeled视频，手动设置sample rate（感觉就是对视频设置不同的FPS，论文中是给定了几个frames rate，即4/8/16/30），FPS高表示动作慢，FPS低表示动作快，构建模型判断视频的速度。
- predicting video context
  - 思路：unintentional 行为就是可以预测的行为，所以如果预测的结果与当前差别大，那就是intentional视频。
  - 具体怎么实现没细看。
- predicting event order
  - 思路：unintentional action常常是无秩序或不可逆的（chaotic or irreversible）行为。
  - 模型功能：通过CNN预测输入clip中帧的排列顺序。