We also address the problem of acti

We also address the problem of action retrieval: Given a single example video clip
containing an action of interest, the task is to retrieve all matching instances of that
action from an unstructured video collection. The strength of our bottom-up matching
approach is that it can compute a similarity measure between activities without learning.
It can therefore be used in situations where the space of possible activities is very large
and difficult to define a priori and when it is difficult to find an extensive amount of
training examples across different views.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรายังแก้ไขปัญหาของการดำเนินการเรียก: รับคลิปวิดีโออย่างเดียวประกอบด้วยการดำเนินการที่น่าสนใจ งานจะเรียกตรงกันทุกกรณีที่การดำเนินการจากวีดีโอที่ไม่มีโครงสร้าง ความแข็งแรงของสายล่างตรงของเราวิธีการที่สามารถคำนวณการวัดความคล้ายคลึงกันระหว่างกิจกรรมโดยไม่ต้องเรียนรู้ดังนั้นจึงสามารถจะใช้ในกรณีที่พื้นที่ของกิจกรรมที่ได้มีขนาดใหญ่มากและยากที่จะกำหนดเป็น priori และเมื่อเป็นการยากในการค้นหาของตัวอย่างการฝึกอบรมข้ามมุมมองที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นอกจากนี้เรายังแก้ไขปัญหาการดึงการดำเนินการ:
ให้เป็นตัวอย่างที่เดียวคลิปวิดีโอที่มีการกระทำที่น่าสนใจ,
งานคือการดึงกรณีการจับคู่ทั้งหมดที่ดำเนินการจากการเก็บวิดีโอที่ไม่มีโครงสร้าง
ความแข็งแรงของการจับคู่ด้านล่างขึ้นของเราวิธีการก็คือว่ามันสามารถคำนวณตัวชี้วัดความคล้ายคลึงกันระหว่างกิจกรรมโดยไม่ต้องเรียนรู้. ดังนั้นจึงสามารถนำมาใช้ในสถานการณ์ที่มีพื้นที่ของกิจกรรมที่เป็นไปได้มากที่มีขนาดใหญ่และยากที่จะกำหนดเบื้องต้นและเมื่อมันเป็นเรื่องยากที่พบว่าจำนวนเงินที่กว้างขวางของตัวอย่างการฝึกอบรมข้ามมุมมองต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรายังที่อยู่ปัญหาของการกระทำาเดียวตัวอย่างคลิปวีดีโอ
ที่มีการกระทำที่น่าสนใจ งานเรียกคืนทั้งหมดที่ตรงกับกรณีของการกระทำที่
จากวิดีโอคอลเลกชันใหม่ ความแข็งแรงของเราเป็นการจับคู่
วิธีการก็คือว่ามันสามารถคำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างกิจกรรมโดยวัดการเรียนรู้
มันจึงสามารถใช้ในสถานการณ์ที่พื้นที่ของกิจกรรมที่เป็นไปได้มีขนาดใหญ่มาก
และยากที่จะกำหนด priori และเมื่อมันเป็นเรื่องยากที่จะหาจำนวนเงินที่กว้างขวางของ
ฝึกตัวอย่างในมุมมองที่แตกต่างกัน