Vi introducerar avslutning ögonblick upptäckt för åtgärder - problemet med att lokalisera tidpunkten för slutförande, när åtgärdens mål är säkert anses uppnås. I dokumentet föreslås en gemensam klassificering-regression återkommande modell som förutspår slutförande från en given ram, och sedan integrerar ram-nivå bidrag för att upptäcka sekvensnivå slutförande moment. Vi introducerar en återkommande röstnod som förutsäger ramens relativa position i avslutningsögonblicket genom antingen klassificering eller regression. Metoden är också kapabel att upptäcka okompletering. Till exempel kan metoden upptäcka en missad bollfångst, liksom det ögonblick då bollen fångas på ett säkert sätt. Vi testar metoden på 16 åtgärder från tre offentliga dataset, som omfattar såväl sport som dagliga åtgärder. Resultat visar att när man kombinerar bidrag från ramar före slutförandeögonblicket samt ramar efter slutförande, upptäcks avslutningsögonblicket inom en sekund på 89% av alla testade sekvenser.
I REF behandlades detektion av avslutningsögonblicket med hjälp av ett klassificerings-regressionsnätverk som ger frame-level-prognoser.
Action Completion: A Temporal Model for Moment Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}