Temporal åtgärd upptäckt i långa videor är ett viktigt problem. De senaste metoderna tar itu med detta problem genom att använda åtgärdsklassificeringar på skjutbara fönster. Även om skjutbara fönster kan innehålla en identifierbar del av åtgärderna, de kanske inte nödvändigtvis täcker hela åtgärd instans, vilket skulle leda till sämre prestanda. Vi anpassar en tvåstegs rörledning för upptäckt av temporala åtgärder med modellen Cascaded Boundary Regression (CBR). Class-agnostiska förslag och särskilda åtgärder upptäcks i den första respektive den andra etappen. CBR använder tidskoordinat regression för att förfina tidsgränserna för skjutfönster. Den framträdande aspekten av förfiningsprocessen är att, inom varje steg, tidsgränserna justeras på ett kaskad sätt genom att mata de förfinade fönstren tillbaka till systemet för ytterligare gränsförfining. Vi testar CBR på THUMOS-14 och TVSeries, och uppnår toppmodern prestanda på båda datauppsättningarna. Resultatvinsten är särskilt anmärkningsvärd under höga IoU-trösklar, t.ex. map@tIoU=0.5 på THUMOS-14 förbättras från 10.02. till 31,0 %.
Gao m.fl. REF utformar ett nätverk för Cascaded Boundary Regression (CBR) för att förfina åtgärdsgränserna iterativt.
Cascaded Boundary Regression for Temporal Action Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}