Vi föreslår TAL-Net, en förbättrad strategi för temporal action lokalisering i video som är inspirerad av Snabbare R-CNN objekt detektion ram. TAL-Net tar itu med tre viktiga brister i befintliga strategier: 1) vi förbättrar mottaglig fältanpassning med hjälp av en flerskalig arkitektur som kan ta hänsyn till extrema variationer i åtgärdstiderna; 2) vi utnyttjar bättre den timliga kontexten av åtgärder för både förslagsgenerering och åtgärdsklassificering genom att på lämpligt sätt utvidga mottagliga fält; och 3) vi anser uttryckligen multi-stream-funktionsfusion och visar att fusing rörelse sent är viktigt. Vi uppnår toppmoderna resultat för både åtgärdsförslag och lokalisering på THUMOS'14 detekteringsriktmärke och konkurrenskraftiga resultat på ActivityNet utmaning.
Chao m.fl. REF förbättrar mottaglig fältanpassning med hjälp av ett multi-tower nätverk och utvidgade tidskonflikter, och utnyttjar den tidsmässiga ramen för åtgärder för både förslagsgenerering och åtgärdsklassificering.
Rethinking the Faster R-CNN Architecture for Temporal Action Localization
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}