May, 2017

TricorNet：用于视频动作分割的混合时态卷积和循环网络

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TL;DR本文提出了一种新的混合时态卷积和循环神经网络 (TricorNet) 模型，其具有编码器 - 解码器结构，通过编码器捕捉不同动作的局部运动变化，解码器能够学习和记忆长期的动作依赖性，该模型在三个行动分割数据集上的实验结果表明，在视频序列标注方面，所提出的模型优于现有技术水平。
action segmentationtemporal convolutionalrecurrent networkencoder-decoder architecturevideo sequence labeling
发现论文，激发创造
  • 时序卷积网络：行动分割的统一方法

    提出了一种统一的时间卷积网络方法，可以逐层捕捉低、中、高层次时间尺度上的关系，在三个公共操作分割数据集上以视频或传感器数据实现了优越或竞争性能，并且可以在较短时间内训练完成。

    Aug, 2016

  • 用于动作分割和检测的时序卷积网络

    介绍了一种新的 Temporal Convolutional Networks 模型，可用于对视频中动作的细粒度分割和检测，具有高效性和良好的表现。

    Nov, 2016

  • 在线动作检测的时序循环网络

    本文提出了一种新颖的框架 Temporal Recurrent Network (TRN) 来模拟视频帧的时间上下文，在线执行行动检测并预测即将发生的行动，实现了累积历史证据和预测未来信息相结合的在线识别方式，并在 HDD、TVSeries 和 THUMOS'14 三个数据集上进行评估，表明 TRN 的性能显著优于现有技术。

    Nov, 2018

  • MS-TCN：多阶段时间卷积网络用于动作分割

    本研究提出了一种多阶段架构方法来解决视频动作分段问题，使用扩张卷积神经网络来生成初始预测并利用平滑损失进行训练，模型在多个数据集上实现了最新的研究成果。

    Mar, 2019

  • 时序段网络：深度动作识别的良好实践

    本文提出了一种新的视频动作识别框架 - TSN，并探究了在时间段网络的帮助下学习 ConvNet 模型的一系列良好实践策略。实验结果表明，本方法在 HMDB51（69.4%）和 UCF101（94.2%）数据集上取得了最先进的性能。我们还可视化了学习到的 ConvNet 模型，定性展示了时间段网络和所提出良好实践的有效性。

    Aug, 2016

  • MS-TCN++：基于多阶段时间卷积网络的动作分割

    本文提出了一种多阶段架构的深度学习模型，通过利用扩张时间卷积和双重扩张时间卷积层，实现了在长时间的未修剪视频中对动作进行准确的时序分割，并在三个数据集上取得了最先进的结果。

    Jun, 2020

  • 视频中的动作识别时间分段网络

    该论文提出了一种称之为 “时间段网络” 的视频级框架，可以学习视频中的动作模型，并在四个具有挑战性的动作识别基准测试中实现了最新的性能。

    May, 2017

  • 可解释的基于时态卷积网络的 3D 人体动作分析

    本文提出了一种使用新型解释性模型 TCN 进行 3D 人体动作识别任务的方法 Res-TCN，并在最大的 3D 人体动作识别数据集 NTU-RGBD 上取得了最新的成果。

    Apr, 2017

  • 粗到细的多分辨率时间卷积网络

    本文提出了一种新的带有多分辨率的粗到细结构解码器来处理序列断裂问题，使用多分辨率特征增强策略增强训练来提高对于不同时间分辨率的鲁棒性，同时提出了一个视频级别的行为损失来支持架构和鼓励序列的连贯性，在三个时间视频分割基准测试中打破了现有技术的记录。

    May, 2021

  • ActNetFormer：半监督视频动作识别的 Transformer-ResNet 混合方法

    提出了一种使用跨体系伪标签与对比度学习的半监督行为识别方法，其中结合 3D 卷积神经网络（3D CNN）和视频变换器（VIT）的独特方法能够有效捕捉行为的局部和全局上下文信息，从而在标记数据的一小部分情况下实现了卓越的性能。

    Apr, 2024