I detta arbete presenterar vi en ny intuitiv, end-to-end-strategi för detektering av temporala åtgärder i otrimmade videor. Vi introducerar vår nya arkitektur för Single-Stream Temporal Action Detection (SS-TAD), som effektivt integrerar gemensam åtgärdsdetektering med dess semantiska deluppdrag i en enda enhetlig ram. Vi utvecklar en metod för att träna vår djupa återkommande arkitektur baserad på att upprätthålla semantiska begränsningar på mellanliggande moduler som gradvis avslappnas när lärandet fortskrider. Vi finner att ett sådant dynamiskt inlärningsprogram gör det möjligt för SS-TAD att uppnå högre total detektionsprestanda, med färre träningsperioder. Genom single-pass nätverk är mycket effektiv och kan arbeta på 701 ramar per sekund, samtidigt överträffar de senaste metoderna för temporal åtgärd upptäckt på THUMOS'14.
I REF föreslog författarna en end-to-end djup återkommande arkitektur som matar ut åtgärdsdetekteringer direkt från en enda passage över inmatningsvideoströmmen.
End-to-End, Single-Stream Temporal Action Detection in Untrimmed Videos
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}