CVPRMar, 2019

MS-TCN：多阶段时间卷积网络用于动作分割

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TL;DR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。
temporal action segmentationmulti-stage architecturedilated temporal convolutionsover-segmentation errorsstate-of-the-art results
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • MS-TCT: 多尺度时间卷积转换器用于动作检测

    我们提出了一种基于 ConvTransformer 网络的行动检测方法，通过三个组件（时间编码器、时间尺度混合器和分类器）高效地捕捉视频中的短期和长期时间信息，实验表明该方法在 Charades、TSU 和 MultiTHUMOS 数据集上效果显著优于现有方法。

    Dec, 2021

  • 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

  • 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

  • 深度概念级逐帧卷积神经网络用于动作定位

    本文提出了一种概念级别的时间卷积层（CTC），用于训练深度行动本地化神经网络，通过在每个概念上分别使用多个时间滤波器捕捉不同概念的共同时间模式，极大地丰富了表示能力，通过堆叠 CTC 层，提出了一种深度概念级别的时间卷积神经网络（C-TCN），在 THUMOS'14 上将 mAP (%) 从 42.8 提高到 52.1，相对提高了 21.7\%。

    Aug, 2019

  • 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

  • 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

  • 迭代对比分类半监督时序动作分割

    本论文提出一种基于卷积网络和聚类的半监督学习方法，提高了时间动作分割的性能，其中包括无监督表示学习、带时间接近度限制和多分辨率相似性的特征聚类、以及迭代对比分类等方法。

    Dec, 2021