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.
TAL-Net REF förbättrar mottaglig fältanpassning med hjälp av en flerskalig arkitektur som bättre utnyttjar tidssammanhang 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']}