Temporal Action Proposition (TAP) generation är ett viktigt problem, som snabb och korrekt utvinning av semantiskt viktiga (t.ex. mänskliga handlingar) segment från otrimmade videor är ett viktigt steg för storskalig videoanalys. Vi föreslår en ny modell för Temporal Unit Regression Network (TURN). Det finns två viktiga aspekter av TURN: (1) TURN förutspår tillsammans åtgärdsförslag och förfinar de tidsmässiga gränserna genom regression av tidskoordinater; (2) Snabb beräkning möjliggörs genom återanvändning av enhetsfunktion: en lång otrimmad video bryts ned i videoenheter, som återanvänds som grundläggande byggstenar för timliga förslag. TURN överträffar de tidigare "state-of-theart"-metoderna under genomsnittlig recall (AR) med stor marginal på datauppsättningarna THUMOS-14 och ActivityNet, och körs på över 880 bilder per sekund (FPS) på en TITAN X GPU. Vi tillämpar dessutom TURN som ett förslag generation skede för befintliga tidsbundna åtgärder lokalisering pipelines, det överträffar state-of-the-art prestanda på THUMOS-14 och ActivityNet.
Gao m.fl. I REF föreslogs en metod, kallad TURN, för att använda tidssamordnad regression på enhetsnivå för att förfina den tidsmässiga åtgärdsgränsen.
TURN TAP: Temporal Unit Regression Network for Temporal Action Proposals
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}