Temporal åtgärd upptäckt är ett mycket viktigt men utmanande problem, eftersom videor i verkliga program är oftast lång, untrimmed och innehåller flera åtgärder instanser. Detta problem kräver inte bara att man erkänner åtgärdskategorier utan också att man upptäcker starttid och sluttid för varje åtgärdstillfälle. Många toppmoderna metoder antar ramen "detektion per klass": det första förslaget och klassificerar sedan förslagen. Den största nackdelen med denna ram är att åtgärdsinstansförslagens gränser har höjts under klassificeringssteget. För att ta itu med denna fråga, föreslår vi en ny Single Shot Action Detector (SSAD) nätverk baserat på 1D temporal convolutional lager för att hoppa över förslaget generation steg via att direkt upptäcka åtgärder instanser i otrimmad video. I strävan efter att utforma ett specifikt SSAD-nätverk som kan fungera effektivt för att upptäcka temporala åtgärder söker vi empiriskt efter den bästa nätverksarkitekturen för SSAD på grund av att det saknas befintliga modeller som kan användas direkt. Dessutom undersöker vi indatafunktionstyper och fusionsstrategier för att ytterligare förbättra detektionsnoggrannheten. Vi utför omfattande experiment på två utmanande dataset: THUMOS 2014 och MEXAction2. Vid fastställandet av tröskelvärdet för intersektioner över unionen till 0,5 under utvärderingen kan SSAD avsevärt överträffa andra toppmoderna system genom att öka mAP från 10.02. till 24,6 % för THUMOS 2014 och från 7,4 % till 11,0 % för MEX-åtgärder2.
För enstegsmetod hoppar REF över förslagsgenereringen genom att direkt upptäcka åtgärdsfall i otrimmad video.
Single Shot Temporal Action Detection
{'venue': "MM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}