CVPRMar, 2021

时态行为提议精炼的时间上下文聚合网络

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TL;DR本文提出了一种 Temporal Context Aggregation Network（TCANet）来生成高质量的动作提案，通过本地和全局的时间上下文聚合和补充以及逐步边界细化，等等一连串的动作建议生成算法，以增强方法的临床普适性和可应用性。
temporal action proposal generationvideo understandingtemporal context aggregation networkboundary refinementtemporal boundary regressor
发现论文，激发创造
  • 通过双重上下文聚合改进临时动作检测的 DCAN

    本研究提出了名为 Dual Context Aggregation Network（DCAN）的端到端提案生成方法，以在边界级别和提案级别上汇总上下文以生成高质量的动作提案，从而提高了时间动作检测的性能。

    Dec, 2021

  • 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

  • 用于时间动作提议生成的代理 - 环境网络

    提出了一种基于 Agent-Environment Network 的方法来生成暂时动作建议，并在 THUMOS-14 和 ActivityNet-1.3 数据集上得到了良好的表现。

    Jul, 2021

  • 视频活动定位的时间上下文网络

    该研究提出了一种基于 Temporal Context Network 的方法，能够精确地定位人类活动的时间，并在两个数据集上优于当今最先进的方法。

    Aug, 2017

  • 基于 Transformer 的时域动作提议生成

    本文提出了一种使用 Transformer 网络的统一的时间动作提议生成框架，通过 Boundary Transformer 预测边界信息和 Proposal Transformer 学习关系以实现可靠的置信度评估，结果表明，此方法在时间动作本地化任务上表现出色。

    May, 2021

  • 高斯时空感知网络用于动作定位

    本文提出一种新的视频动作定位框架，使用高斯核实现动作提案的动态时间尺度优化，通过学习一组高斯核对动作的时间结构进行建模，取得了目前最好的检测结果。

    Sep, 2019

  • 丰富时空动作定位的本地和全局上下文

    该研究提出了一种名为 ContextLoc 的模型，通过丰富本地和全局上下文来解决时态动作定位的问题，并在 THUMOS14 和 ActivityNet v1.3 数据集上实现 56％以上的性能表现。

    Jul, 2021

  • BSN: 临界敏感的网络用于时间活动提议生成

    本研究提出了一种基于局部到全局思想的 Temporal action proposal 生成方法，命名为 Boundary-Sensitive Network (BSN)。实验结果表明，BSN 在 ActivityNet-1.3 和 THUMOS14 数据集中，相较于其他先进 Temporal action proposal 生成方法，具有高的召回率和高的时间精度。此外，将现有的行动分类器与 BSN 结合使用，能够显著提高时态动作检测性能。

    Jun, 2018

  • TACNet：面向时空动作检测的过渡感知上下文网络

    本研究提出了一种过渡状态感知上下文网络（TACNet），用于解决当前时空动作检测在时间范围检测方面的不足。通过分类动作和过渡状态，实现了过渡状态的区分，从而可以显著提高 TDIDF 在行动检测上的表现。

    May, 2019

  • 边界内容图神经网络用于时序动作提案生成

    提出了一种边界内容图神经网络（BC-GNN）来生成高质量的时间性建议，通过神经网络模拟时间性建议的边界和行动内容之间的相互关系，显著提高了行动理解的准确性和效率。

    Aug, 2020