Förslag till tillfälliga åtgärder är en utmanande och lovande uppgift som syftar till att lokalisera temporalregioner i verkliga videor där åtgärder eller händelser kan inträffa. De nuvarande nedifrån-och-upp-metoderna för förslagsgenerering kan generera förslag med exakta gränser, men kan inte på ett effektivt sätt generera tillräckligt tillförlitliga förtroendevärden för att få fram förslag. För att ta itu med dessa svårigheter inför vi mekanismen Boundary-Matching (BM) för att utvärdera förtroende poäng av tätt fördelade förslag, som betecknar ett förslag som ett matchande par av start- och slutgränser och kombinera alla tätt fördelade BM par i BM förtroende karta. Baserat på BM-mekanismen föreslår vi en effektiv, effektiv och end-to-end förslagsgenereringsmetod, som heter Boundary-Matching Network (BMN), som genererar förslag med exakta tidsgränser samt tillförlitliga förtroendepoäng samtidigt. BMN:s två grenar utbildas gemensamt i en enhetlig ram. Vi utför experiment på två utmanande dataset: THUMOS-14 och ActivityNet-1.3, där BMN visar betydande prestandaförbättringar med anmärkningsvärd effektivitet och allmängiltighet. Dessutom kan BMN, i kombination med befintlig åtgärdsklassificering, uppnå toppmoderna prestanda för detektion av temporal action.
I Ref ) föreslås en gränsmatchningsmekanism för förtroendeutvärdering av tätt fördelade förslag i en slutledning.
BMN: Boundary-Matching Network for Temporal Action Proposal Generation
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}