ICCVMar, 2017

越界：自我中心视角视频中对象交互的时间边界标注

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TL;DR通过研究三个虚拟数据集的标注者在标注时间边界上的一致性问题，我们提出了一种使用基于认知模型的 “Rubicon Boundaries” 来更加一致地标注时间边界的方法，并在一个公共数据集上取得了总准确度提升 4% 和 55% 类别准确度提升的效果。
temporal boundsobject interactionsannotatorsrecognition algorithmsrubicon boundaries
发现论文，激发创造
  • 带有时间边界不确定性的视频活动定位

    本文提出 Elastic Moment Bounding (EMB) 和 guided attention 机制，解决了视频活动定位训练时时间标注的不确定性问题，提高了在自然视频中的准确性和鲁棒性。

    Jun, 2022

  • 关于事件边界在基于自我中心视角照片串中的活动识别中的作用

    本文研究以自拍照片流为代表的活动识别问题，提出了自动计算边界对活动识别结果的影响，并通过一个新的数据集展示了几种深度学习结构对不同用户的泛化能力。

    Sep, 2018

  • 视频时间定位的边界敏感预训练

    本文首次探讨采用边界敏感预训练任务的方式进行时间定位的模型预训练，并在多个时间定位任务上实现了新的最先进性能，证明了该方法的有效性。

    Nov, 2020

  • EtC：弱监督视频定位的时序边界扩展再澄清方法（Multimodal 大型语言模型）

    通过扩展初始伪边界并精炼扩展边界，结合多模态大型语言模型、互相学习和定制的对比学习目标，我们的方法在两个具有挑战性的 WSVG 数据集上表现出优越性。

    Dec, 2023

  • 长期图像边界预测

    研究了边界估计和预测未来未观察到帧的边界能力，结合直观物理的概念，通过自然视频帧和合成序列的实验，发现 rgb 融合和边缘预测能够促进 rgb 预测的提升。

    Nov, 2016

  • 级联边界回归用于时间动作检测

    本文介绍了一种基于 Cascaded Boundary Regression 模型的两阶段时间性行动检测方法，通过在第一和第二阶段分别检测类不可知提议和特定操作，使用时空坐标回归来细化滑动窗口的时间边界，有效提高了检测性能。在 THUMOS-14 和 TVSeries 数据集上实验表明，此方法在高 IoU 阈值下表现优异。

    May, 2017

  • GEB+: 通用事件边界字幕、关联和检索基准

    本文介绍了一个新的数据集 Kinetic-GEB+，该数据集有助于通过状态更改促进视频的细粒度、鲁棒性和类人理解，还设计了新的 TPD 建模方法，可使视觉差异的表示和精确定位状态更改得到显著的性能改进。

    Apr, 2022

  • 通用事件边界检测：事件分割的基准测试

    本研究提出了一项新任务及其新基准，用于检测将整个视频分割成块的通用、无分类学的事件边界。

    Jan, 2021

  • OTAS: 无监督的面向对象的时间动作分割的边界检测

    我们提出了一种名为 OTAS 的无监督框架，通过探索局部特征的优点，实现了时域行为分割，并通过自监督全局和局部特征提取模块以及边界选择模块，融合特征并检测行为分割的显著边界。在实验中，我们发现 OTAS 相对于推荐的 F1 分数平均提高了 41%，甚至在用户研究中优于人工标注的地面真值，并且 OTAS 具备实时推理能力。

    Sep, 2023

  • 通过上下文边界感知预测，在视频中确定语言查询的时间基点

    本文提出了一种基于 Contextual Boundary-aware Prediction (CBP) 的端到端模型来在视频中定位语句，并通过明确建模当前元素与其邻居之间的关系来聚合上下文信息，最终在三个公共数据集上表现显著优于现有的方法。

    Sep, 2019