本文提出了第一个完全基于无锚点的时间定位方法，该模型通过使用一种基本的可训练推荐器、一个基于显着性的细化模块以及若干一致性约束来实现。实验证明，我们的方法在 THUMOS14 上击败了所有锚点和动作导向方法，取得了最先进的结果，在 ActivityNet v1.3 上取得了可比较的结果。

Mar, 2021

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

本技术报告分析了我们在 Activitynet Challenge 2020 中使用的一种时间动作定位方法，该方法利用视频级别特征信息训练多个视频级别动作分类模型，并应用 BMN 等方法产生高质量的时间提案，再通过级联结构网络 Refine Network 和多种模型融合方法，实现了在 HACS 比赛中 Rank1 的好成绩。

Jun, 2020

介绍了基于 Faster R-CNN 的 TAL-Net 方法，通过多尺度架构、适当扩展感受野、多流特征融合等方式改进了视频中的时间动作定位，实现了在 THUMOS'14 目标检测基准和 ActivityNet 挑战赛中的平均最优表现。

Apr, 2018

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

提出 TALLFormer, 一种内存高效、可训练的时间动作定位 Transformer 方法，其长期记忆机制消除了在每个训练迭代中处理数百个冗余视频帧的需要，从而显著降低了 GPU 内存消耗和训练时间。

Apr, 2022

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

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

该研究旨在通过将视频动作识别和 2D 人体姿势估计网络结合为一个模型，改善时间定位和分类准确性表现。最终，通过从不同的摄像头视角获取信息并消除误报，该模型在 2023 年 NVIDIA AI 城市挑战的自然驾驶行为识别中表现出色，实现了优化的区域覆盖得分 0.5079。

Mar, 2024

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