نماذج متكررة للاعتراف بالسituations

يقترح هذا العمل نماذج من الشبكات العصبية التكرارية (RNN) للتنبؤ بالحالات البصرية المهيكلة -- الأفعال والكائنات الاسمية التي تلعب أدوارًا دلالية مرتبطة بالأفعال. على عكس الأعمال السابقة التي تعتمد على حقول العشوائية الشرطية (CRFs)، نحن نستخدم شبكة متخصصة للتنبؤ بالأفعال متبوعة بشبكة عصبية تكرارية للتنبؤ بالأسامي. يحقق نظامنا دقةً قياسية في مجموعة البيانات الصعبة والمحدثة imSitu، متفوقًا على نماذج CRF، بما في ذلك تلك التي تم تدريبها باستخدام بيانات إضافية. بالإضافة إلى ذلك، نوضح أن الخصائص المتخصصة المُتعلمة من التنبؤ بالحالات يمكن نقلها إلى مهمة وصف الصور لوصف التفاعلات بين الإنسان والأشياء بدقة أكبر.