提出了一个基于三阶段框架的行动定位方法，包括一个 Actionness 神经网络来生成初始提议，一个 Refinement 网络来进行边界调整，以及一个 Localization 网络进行精细定位回归。在 THUMOS14 基准测试中表现优异，尤其是在高 IoU 阈值下的精确定位方面表现出色，mAP@IoU=0.5 达到 34.2%。

Apr, 2018

这篇论文提出了一种有效的方法，通过联合静态和运动的 CNN 特征对视频进行帧级别的检测，并通过目标追踪、运动直方图和滑动窗口法实现了时空行为定位，其准确性比现有方法提高了 15％至 12％不等。

Jun, 2015

该研究旨在通过在视频中对稀疏的一些帧上标注动作的点，利用重叠度量和多实例学习优化的目标，而非繁琐的矩形框注释来提高视频中行动的时空本地化性能，并展示了从 Hollywood2 训练和测试视频得到的 Spatio-temporal 行动注释，即《Hollywood2Tubes》。

Apr, 2016

本研究针对视频中时间未被截断的情况下的时空动作检测问题，提出了基于级联提议和位置预测 (CPLA) 模型的帧级动作检测方法，其中采用了级联区域提议网络 (casRPN) 来生成动作提议，利用位置预测网络 (LAN) 对动作的时空一致性进行了处理，并在 UCF101 和 LIRIS-HARL 数据集上展示了模型的有效性。

Jul, 2017

本文提出了一种基于对象检测的两阶段模块化系统，用于在未裁剪的安全视频中进行时空动作检测，第一阶段使用层次聚类和时间抖动技术生成稠密的时空建议，第二阶段是一个 TRI-3D 网络，在生成的提议上执行动作分类和时态细化。实验结果表明本文提出的方法在区分不同时长、空间尺度范围内的动作检测方面效果显著。

Nov, 2018

本文介绍了一种新颖的时空变换网络，其中引入了几个原创组件以在未修剪视频中检测动作。该网络通过多特征选择性语义注意力模型计算空间和运动特征之间的关联，使用运动感知网络编码视频帧中的动作位置，并采用序列基础的时间注意力模型捕捉动作帧中的异质时间依赖关系，该方法在四个时空动作数据集上优于最先进的解决方案：AVA 2.2、AVA 2.1、UCF101-24 和 EPIC-Kitchens。

May, 2024

本文提出了一种使用视觉线索代替手动点注释的伪注释，引入了五种伪注释，并提出了一个自动选择和组合它们的相关性度量，从而实现只通过分类标签确定视频中动作的时空位置的算法。在具有挑战性的行动定位数据集上的彻底评估显示，我们达到了与完全盒子监督结果相当的结果。我们还展示了伪注释如何在测试期间被利用来改善弱监督和强监督本地化器。

Jul, 2017

该论文提出一种基于点监督的行为识别方法，利用无监督的时空提案提取视频中的候选区域，并通过稀疏的点注释指导模型训练，在测试时通过伪点对提案进行筛选，实验结果表明该方法在行为识别上与传统的注释方法不相上下，且能够更好地应对数据的噪声与稀疏性。

May, 2018

本文介绍一种视频动作时空本地化的方法，着重于弱监督学习，只需要视频类标签即可。利用演员在动作中的变换特性，引入基于演员提议的算法及注意力机制，对三个行为数据集进行测试，实验结果表明，该方法在弱监督下可以实现与一些强监督学习相当的性能。

Apr, 2018

本文提出通过静态和运动信息的早期和后期融合检测和跟踪点匹配算法实现视频中时空动作检测，并使用递归 3D 卷积神经网络来预测并确定生成的动作分类和时间边界。通过引入动作足迹图以及 R3DCNN 卷积层中保留的特定空间特征来细化候选框，并在三个公共数据集上获得了优越的检测结果：UCFSports、J-HMDB 和 UCF101。

Nov, 2018