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Previous issue date: 2018-03-06 / Action recognition is the computer vision task of identifying which action is happening in a given sequence of frames. Traditional approaches rely on handcrafted features and domain specific algorithms, often resulting in limited accuracy. The substantial advances in deep learning and the availability of larger datasets have allowed techniques that yield better performance without domain-specific knowledge to recognize actions being performed based on the raw information from video sequences. However, deep learning algorithms usually require very large labeled datasets for training, and due to their increased capacity their often overfit small data, hence providing lower generalization power. This work aims to explore deep learning in the context of small-sized action recognition datasets. Our goal is to achieve significant performance even in cases in which labeled data is not abundant. In order to do so, we investigate distinct network architectures, data pre-processing, and fusion methods, providing guidelines and good practices for using deep learning in small-sized datasets. / Reconhecimento de a??o ? a tarefa de vis?o computacional que identifica qual a??o esta ocorrendo em dada sequ?ncia de frames. Abordagens tradicionais dependem de caracter?sticas extra?das dessas imagens e algoritmos espec?ficos de dom?nio, muitas vezes resultando em uma precis?o limitada. Os avan?os substanciais na aprendizagem profunda e a disponibilidade de conjuntos de dados maiores permitiram que t?cnicas produzam um desempenho sem conhecimento espec?fico do dom?nio para reconhecer as a??es que est?o sendo realizadas, tendo como base apenas sequ?ncias de v?deo. No entanto, os algoritmos de aprendizagem profunda geralmente requerem conjuntos de dados rotulados muito grandes para o treinamento. Devido ? sua maior capacidade, tais algoritmos geralmente sofrem com overfitting em conjunto de dados pequenos, proporcionando assim um menor poder de generaliza??o. Este trabalho tem como objetivo explorar a aprendizagem profunda no contexto de conjuntos de dados pequenos para reconhecimento de a??es. Nosso objetivo ? alcan?ar resultados, mesmo nos casos em que os dados rotulados n?o sejam abundantes. Para isso, investigamos diferentes arquiteturas profundas, diferentes m?todos de processamento, e diferentes m?todos de fus?o, fornecendo diretrizes e boas pr?ticas para o aprendizado profundo em conjuntos de dados de tamanho pequeno.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/8036 |
| Date | 06 March 2018 |
| Creators | Santos Junior, Juarez Monteiro dos |
| Contributors | Barros, Rodrigo Coelho |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, Brasil, Escola Polit?cnica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1974996533081274470, 500, 500, -862078257083325301 |
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