Aug, 2019

深度概念级逐帧卷积神经网络用于动作定位

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TL;DR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\%。
action localizationtemporal convolutional networksconcept-wise temporal convolutionrepresentation abilityc-tcn
发现论文，激发创造
  • 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-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

  • 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

  • 探索时间保留网络用于精确的时间动作定位

    本文提出一种时序保留卷积网络 (TPC Network)，利用 TPC 过滤器为三维卷积神经网络 (3D ConvNets) 提供全面的时间分辨率和空间分辨率压缩，实现了帧级别粒度的动作本地化，该网络可进行端到端训练，并在公共数据集上取得了显著的改进。

    Aug, 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

  • CDC: 卷积 - 反卷积网络在未剪辑视频中实现精确的时间动作定位

    提出了一种使用 CDC 网络和 3D ConvNets 实现时间上精细边界检测的方法，并达到了非常高的效率和性能。

    Mar, 2017

  • 行动识别的长期时间卷积

    通过使用长时序卷积神经网络和高质量的光流估计，该研究获得了 UCF101 和 HMDB51 数据集上最先进的人类动作识别结果，具备良好的行为表示和准确性。

    Apr, 2016

  • 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

  • 视频中动作检测的管状卷积神经网络 (T-CNN)

    提出了一种名为 T-CNN 的端到端深度网络，用于进行视频中的行为检测，该网络通过 3D 卷积特征识别并定位行为，能够对修剪和未修剪视频中的行为进行分类和定位。

    Mar, 2017