Jul, 2021

用于时间动作提议生成的代理 - 环境网络

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TL;DR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。
temporal action proposal generationagent-environment networkthumos-14 datasetactivitynet-1.3 datasetbackbone networks
发现论文，激发创造
  • 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

  • 时态行为提议精炼的时间上下文聚合网络

    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。

    Mar, 2021

  • 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

  • CTAP: 补充时间行为建议生成

    这篇论文提出了一种称为 CTAP 的新型时间行动提案生成器，该生成器将滑动窗口和行动得分分组结合起来进行提案生成，并使用时间卷积神经网络进行提案排名和边界调整，实验结果显示其在 THUMOS-14 和 ActivityNet 1.3 数据集上的平均召回率（AR）远远优于现有技术，并在现有行动检测器中的应用展现出显著的改进。

    Jul, 2018

  • 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

  • 自适应图增强变压器生成时序动作建议

    利用增强型 Transformer 和自适应图卷积网络来生成明确涉及情境且复杂的视频中的动作提议，以提高提议质量和保持本地上下文关联性。通过 THUMOS14 和 ActivityNet1.3 数据集的实验验证，该方法优于目前的 TAPG 模型。

    Mar, 2021

  • 具有关系感知金字塔网络的准确时态行动提案生成

    介绍了 Relation-aware pyramid Network (RapNet) 方法，通过引入新的关系感知模块，同时利用局部特征之间的双向长程关系进行上下文提炼，提升其多层次时间建议生成能力，进而产生具有时间和置信度较高的动作建议。该方法在 ActivityNet 和 THUMOS14 数据集上的实验结果表明优于现有的最先进方法。

    Mar, 2020

  • 时间动作检测的关系网络提案

    本技术报告介绍了我们在 AcitivityNet 2021 挑战赛中针对时间动作检测任务提出的解决方案。我们通过使用 BMN、slowfast、CSN 和 ViViT 等方法来进行动作分类和特征编码，改进 BMN 算法的提案生成和行为检测以及不同设置下的结果综合，最终在测试集中取得 44.7% 的平均 mAP，相较于 ActivityNet 2020 冠军成绩提高了 1.9%。

    Jun, 2021

  • 时间融合网络用于时序动作定位：提交至 ActivityNet Challenge 2020（E 任务）

    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

  • 带有背景约束的时间行为提议生成

    该论文提出了一个新的背景约束思想，通过利用背景预测分数来限制提议的置信度，从而进一步压制低质量的提议，详细介绍了该方法在行动定位任务上的成果.

    Dec, 2021