ECCVOct, 2018

尴尬简单的早期动作提议模型

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TL;DR研究使用标准的 3D CNN 模型，提出一个简单的基于分类器的模型解决在线动作提取问题。
action proposaltemporal segmentsvideo stream3d cnnson-line version
发现论文，激发创造
  • 早期动作识别与动作原型

    利用部分观察到的视频和原型表示，我们提出了一种早期行为识别模型，通过训练视频的短片段来预测行为并在多个实际数据集上取得了显著的改进。

    Dec, 2023

  • 使用多阶段 CNN 在未修剪的视频中进行时间动作定位

    本研究提出了一种基于三种分段 3D 卷积神经网络的方法，用于解决未经修剪的长视频中的时间动作定位问题，其中提出网络用于识别可能包含动作的候选段，分类网络以一对多动作分类模型进行学习以作为定位网络的初始化，用于定位每个动作实例。

    Jan, 2016

  • 利用较少标签学习时间动作建议

    本文提出了一种半监督学习算法，用于训练时间动作建议网络，能够在只有很少的标签可用时生成比全监督对照组和其他强半监督基线更好的建议，并验证其在两个具有挑战性的动作检测视频数据集 ActivityNet v1.3 和 THUMOS14 上的有效性，表明我们的半监督方法始终与或优于全监督最先进方法。

    Oct, 2019

  • 基于提议的未修剪视频时空动作检测解决方案

    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

  • 基于时间提案演化的精准时间动作定位

    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

  • 基于时间卷积的动作提议：ActivityNet 2017 提交

    本研究旨在提出一种基于时间卷积网络的新型提议模型以解决时间行为定位中行为提议的低质量问题，并在该领域取得了最先进的性能结果。

    Jul, 2017

  • 学习跟踪以进行时空动作定位

    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

  • 上下文感知提议网络用于时间动作检测

    本技术报告介绍了我们在 CVPR-2022 AcitivityNet 挑战赛中获取的第一名的解决方案，该解决方案旨在为长型未修剪视频中的特定类别的动作实例定位时间边界，并且通过提出 Context-aware Proposal Network (CPN) 等创新技术，在提高精度方面大有改进。

    Jun, 2022

  • 视频中动作检测和分割的端到端 3D 卷积神经网络

    本研究提出了一种用于视频中动作检测和分割的端到端 3D CNN，利用 3D 卷积特征识别和定位动作，通过平分视频为若干部分，生成不同段落的膜状提议，然后把不同段的提议联系在一起，通过上下文信息实现视频物体分割和动作检测。

    Nov, 2017

  • 在线动作检测

    该研究针对在线动作检测问题，提出了一个基于现实数据的真实数据集，并通过分析多种基准方法以及评价协议，展示该问题具有挑战性，为后续在线动作检测研究提供了数据和模型。

    Apr, 2016