Abstrakt. Generering av förslag till tillfälliga åtgärder är ett viktigt men ändå utmanande problem, eftersom timliga förslag med rikt handlingsinnehåll är oumbärliga för att analysera verkliga videor med lång varaktighet och hög andel irrelevant innehåll. Detta problem kräver metoder som inte bara genererar förslag med exakta tidsgränser, utan också förslag för att täcka fall av sanningsåtgärder med höga påminnelser och hög överlappning med relativt färre förslag. För att ta itu med dessa svårigheter inför vi en effektiv metod för förslagsgenerering, Boundary-Sensitive Network (BSN), som antar "lokalt till globalt" mode. Lokalt lokaliserar BSN först tidsgränserna med höga sannolikheter och kombinerar sedan dessa gränser direkt som förslag. På det globala planet hämtar BSN förslag genom att utvärdera förtroendet för huruvida ett förslag innehåller en åtgärd inom regionen. Vi utför experiment på två utmanande dataset: ActivityNet-1.3 och THUMOS14, där BSN överträffar andra toppmoderna metoder för förslagsgenerering av timliga åtgärder med hög recall och hög tidsprecision. Slutligen, ytterligare experiment visar att genom att kombinera befintliga åtgärdsklassificeringar, vår metod avsevärt förbättrar state-of-the-art temporal action detektion prestanda.
BSN REF lokaliserar tidsgränserna med höga sannolikheter och utvärderar sedan förtroendet för kandidatförslag som genereras av dessa gränser.
BSN: Boundary Sensitive Network for Temporal Action Proposal Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}