Abstrakt. Vi strävar efter att ta itu med en ny uppgift i åtgärdsdetektering -Online Detection of Action Start (ODAS) i ostrimmade, strömmande videor. Målet med ODAS är att upptäcka början av en åtgärd instans, med hög kategorisering noggrannhet och låg detektion latens. ODAS är viktigt i många tillämpningar såsom tidig varning för att möjliggöra snabb säkerhet eller krisinsatser. Vi föreslår tre nya metoder för att specifikt ta itu med utmaningarna i utbildningen av ODAS-modeller: 1) hård negativ provgenerering baserad på Generative Adversarial Network (GAN) för att särskilja tvetydig bakgrund, 2) explicit modellera den tidsmässiga konsekvensen mellan data runt åtgärd start och data efterföljande åtgärd start, och 3) adaptiv provtagningsstrategi för att hantera bristen på utbildningsdata. Vi utför omfattande experiment med THUMOS'14 och ActivityNet. Vi visar att våra föreslagna metoder leder till betydande resultatvinster och förbättrar de senaste metoderna. En ablationstudie bekräftar effektiviteten hos varje föreslagen metod.
En relaterad online-metod till vårt arbete är REF, som är en metod för att bestämma början av en åtgärd.
Online Detection of Action Start in Untrimmed, Streaming Videos
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}