Detta dokument tar upp en viktig och utmanande uppgift, nämligen att upptäcka tidsintervallen för åtgärder i otrimmade videor. I synnerhet presenterar vi ett ramverk som kallas strukturerat segmentnätverk (SSN). Den bygger på timliga förslag till åtgärder. SSN modellerar temporalstrukturen av varje åtgärd instans via en strukturerad temporal pyramid. På toppen av pyramiden introducerar vi ytterligare en nedbruten discriminativ modell bestående av två klassificeringar, respektive för att klassificera åtgärder och bestämma fullständighet. Detta gör det möjligt för ramverket att effektivt skilja positiva förslag från bakgrund eller ofullständiga, vilket leder till både korrekt erkännande och exakt lokalisering. Dessa komponenter är integrerade i ett enhetligt nätverk som effektivt kan utbildas på ett heltäckande sätt. Dessutom utformas ett enkelt men effektivt system för förslag till åtgärder i rätt tid, som kallas gruppering av åtgärder i rätt tid, för att generera förslag till åtgärder av hög kvalitet. Vi studerar vidare betydelsen av den nedbrutna diskriminerande modellen och upptäcker ett sätt att uppnå liknande noggrannhet med hjälp av en enda klassificering, vilket också kompletterar den ursprungliga SSN-designen. På två utmanande riktmärken, THUMOS'14 och ActivityNet, överträffar vår metod anmärkningsvärt tidigare state-of-the-art metoder, visar överlägsen noggrannhet och stark anpassningsförmåga i hanteringen av åtgärder med olika tidsstrukturer.
Till exempel Zhao et al. REF utvecklade strukturerade segmentnätverk (SSN) för att modellera tidsstrukturen för varje åtgärdsinstans med en strukturerad tidspyramid.
Temporal Action Detection with Structured Segment Networks
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}