ECCV 2020 论文大盘点-视频理解与分类篇

基于上一篇对动作检测与识别的研究综述，在今天的工作基础上进一步深入探索相关领域。我们今天将聚焦于紧密关联的研究方向：首先是对视频分类（Video Classification）的关注；其次则是深入研究视频理解（Video Understanding）的技术。

下载包含这些论文的 ECCV 2020 所有论文：

ECCV 2020 论文合集下载，分类盘点进行中

****视频理解 Video Understanding‍

Large Scale Holistic Video Understanding‍

主要参与者 | 副教授（人工智能领域的研究与教学）| 副教授（计算机视觉领域的研究与教学）| 教授（人工智能与模式识别领域的研究与教学）| 教授（模式识别与机器学习领域的研究与教学）| 教授（计算机视觉与模式识别领域的研究与教学）| 教授（人工智能与模式识别领域的研究与教学）

单位 | ESAT-PSI, KU Leuven；波恩大学等

论文 | https://arxiv.org/abs/1904.11451

代码 | https://github.com/holistic-video-understanding

备注 | ECCV2020 Spotlight

Time-Based Temporal Aggregation Representations for Long-Term Video Understanding

作者 | Fadime Sener, Dipika Singhania, Angela Yao

单位 | 波恩大学；新加坡国立大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2006.00830

备注 | ECCV2020

Feature Learning on Visual and Symbolic Graphs in Video Understanding

作者 | Effrosyni Mavroudi, Benjamín Béjar Haro, René Vidal

单位 | 约翰斯霍普金斯大学

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/

papers_ECCV/papers/123740069.pdf

备注 | ECCV2020

****视频分类

AttentionNAS: Space-Time Attention Search Module inVideoClassification Tasks.

研究团队包括：Wang Xiaofang、Xiong Xuehan、Neumann Maxim、Piergiovanni AJ、Ryoo Michael S.、Angelova Anelia、Kitani Kris M.和Hua Wei

单位 | 谷歌；卡内基梅隆大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.12034

PPT | http://www.cs.cmu.edu/~xiaofan2/paper/AttentionNAS-slides.pdf

备注 | ECCV 2020

将时空注意力与NAS结合的视频分类模型。

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备注：视频理解

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