本周为TechBeat人工智能社区第305期线上Talk，这也是CVPR 2021系列Talk第②期。

北京时间5月18日(周二)晚8点，都柏林圣三一大学博士后研究员—王正蔚的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “ACTION-Net：一种高效、即插即用的动作识别模块”，届时将介绍有关计算机视觉、视频动作识别、注意力机制的相关研究与近期的一些进展和思考。

Talk·信息

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主题：ACTION-Net，

一种高效、即插即用的动作识别模块

嘉宾：都柏林圣三一大学

博士后研究员 王正蔚

时间：北京时间 5月18日 (周二) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提纲

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近年来，随着越来越多的大规模视频数据集的出现如Kinetics，Something-to-Someting，Jester，基于3D卷积的深度神经网络在视频动作识别上面取得了非常好的效果如X3D，SlowFast Networks。同时，我们的应用场景也变得越来越多元化比如视频分类，视频精彩时刻，人机交互。在这个工作中，我们主要侧重于时序动作识别比如人机交互与VR/AR中的手势识别。和传统的动作识别相比如Kinetics(注重视频分类)，此类应用场景主要有两种区别：

1. 一般部署在边缘设备上如手机，VR/AR设备上。所以对模型计算量和推理速度有一定的要求；

2. 此类动作("Rotate fists counterclockwise" vs "Rotate fists clockwise")和传统动作识别动作("Walking" vs "Running")相比有着较强时序性。

针对以上的两点，我们基于2D CNN(轻便)提出了一个混合注意力机制的ACTION模块(对于时序动作建模)。

本次分享的主要内容如下：1. 背景和动机

2. ACTION 模块

3. 实验

4. 总结

Talk·参考资料

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这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！[1] ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition：

https://arxiv.org/abs/2103.07372

点击阅读：CVPR'21 | 都柏林圣三一大学和字节新工作ACTION-Net：一种高效、即插即用的动作识别模块

[2] Zhu, Yi, et al. "A Comprehensive Study of Deep Video Action Recognition." 

https://arxiv.org/pdf/2012.06567.pdf

[3] TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding

https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lin_TSM_Temporal_Shift_Module_for_Efficient_Video_Understanding_ICCV_2019_paper.pdf

[4] TEA: Temporal Excitation and Aggregation for Action Recognition

https://arxiv.org/abs/2004.01398

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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王正蔚，都柏林圣三一大学博士后研究员。目前主要研究视频动作识别，侧重于时序动作的应用场景如人机交互，VR/AR。2015-2019年在Insight Centre for Data Analytics，都柏林城市大学获得博士学位。博士主要研究方向是脑机接口与深度神经网络的信息交互。

作为主要作者在CVPR，ICRA，CSUR，Neurocomputing等会议、期刊发表多篇论文。担任NeurIPS，ICLR，TIP，CSUR，Neural Networks等会议期刊审稿人。主要研究兴趣包括视频动作理解，脑机接口，生成对抗网络。

ICLR 2021 系列Talk

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第①弹

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