Classification model: We extract C3

Classification model: We extract C3D features and input them to a multi-class linear SVM for training models. We experiment with C3D descriptor using 3 different nets: C3D trained on I380K, C3D trained on Sports-1M, and C3D trained on I380K and fine-tuned on Sports-1M. In the multiple nets setting, we concatenate the L2 normalized C3D descriptors of these nets.

Kết quả (Việt) 1:

Mô hình phân loại: chúng tôi trích xuất các tính năng C3D và nhập chúng vào một lớp học đa tuyến tính SVM cho mô hình đào tạo. Chúng tôi thử nghiệm với C3D mô tả bằng cách sử dụng lưới khác nhau 3: C3D đào tạo về I380K, C3D đào tạo về thể thao - 1M và C3D được đào tạo về I380K và điều chỉnh trên thể thao - 1M. Trong lưới nhiều thiết lập, chúng tôi tiếp nhau L2 C3D trình mô tả các lưới được chuẩn hoá.

Kết quả (Việt) 2:

mô hình Phân loại: Chúng tôi trích xuất các tính năng C3D và nhập chúng vào một đa lớp SVM tuyến tính cho các mô hình đào tạo. Chúng tôi thử nghiệm với mô tả C3D sử dụng 3 lưới khác nhau: C3D đào tạo về I380K, C3D đào tạo về thể thao-1M và C3D đào tạo về I380K và tinh chỉnh về thể thao-1M. Trong các thiết lập nhiều mạng lưới, chúng tôi tiếp nhau L2 mô tả C3D bình thường của những lưới.