基于 TriDet 模型的时间动作检测（TAD）在多个 TAD 数据集上表现出鲁棒性和最先进的性能，包括分层（多标签）TAD 数据集。

Sep, 2023

提出了一种新的双层查询型时态行动检测框架 DualDETR，在多标签 TAD 基准测试中表现出优于现有最先进方法的性能，在 det-mAP 下实现了显著改进，在 seg-mAP 下取得了令人印象深刻的结果。

Mar, 2024

通过利用解码器的交叉注意映射以重新激活自注意模块，我们提出了一种名为 Self-DETR 的新型框架来解决 TAD 中的时间折叠问题，并通过保持所有层次上的高多样性注意来证明其有效性。

Aug, 2023

本研究提出了一种基于 Transformer 的时态动作检测方法，通过少量学习嵌入（称为动作查询）从视频中自适应地提取时间上下文信息，并直接预测动作实例的时间间隔和语义标签，通过三种改进提高本地化意识，实现了端到端的学习，并取得了与现有方法相比的卓越性能。

Jun, 2021

本文提出了一种基于对象检测的两阶段模块化系统，用于在未裁剪的安全视频中进行时空动作检测，第一阶段使用层次聚类和时间抖动技术生成稠密的时空建议，第二阶段是一个 TRI-3D 网络，在生成的提议上执行动作分类和时态细化。实验结果表明本文提出的方法在区分不同时长、空间尺度范围内的动作检测方面效果显著。

Nov, 2018

这篇论文提出了 RTD-Net 框架，利用 Transformer 类似的架构直接生成动作建议，通过在时间范围内更好地捕捉长程时间信息的边界注意模块来应对视频中的缓慢先前，通过松弛匹配方案来缓解对每个真实值的单一分配的限制，并使用三分支头明确地预测其完整性来进一步提高提案置信度，从而在 THUMOS14 和 ActivityNet-1.3 基准测试中具有很好的效果，同时比以前的提案生成方法更有效率。

Feb, 2021

本文提出了一种名为 SP-TAD 的方法来应对在时间行为检测上的挑战，其利用了稀疏 proposal 和特征金字塔来构建多尺度特征以准确捕捉行为细节，实验结果表明，该方法取得了与现有最优方法相媲美的性能。

Sep, 2021

本论文介绍了一种改进的 DETR 检测器，它采用了 “简洁” 的设计，使用单尺度特征图和全局交叉注意力计算，并没有特定的局部约束，与之前基于 DETR 的主要检测器相比，没有重新引入多尺度和局部性的架构偏好。我们展示了两种简单的技术在简洁设计中的出人意料的有效性，以弥补多尺度特征图和局部性约束缺失的问题。第一种是将盒子到像素相对位置偏差（BoxRPB）项添加到交叉注意力公式中，它很好地指导每个查询与对应的对象区域相互关注，并提供了编码灵活性。第二种是基于遮蔽图像模型（MIM）的骨干预训练，有助于学习具有细粒度定位能力的表示，并且对于补救对多尺度特征图的依赖是至关重要的。通过结合这些技术和最新的训练方法和问题形成策略，改进的 “简洁” DETR 检测器在原始 DETR 检测器的基础上取得了显著的改进。通过利用 Object365 数据集进行预训练，使用 Swin-L 骨干网络达到了 63.9 的平均精度（mAP），与依赖于多尺度特征图和基于区域的特征提取的最先进的检测器性能相媲美。代码在此 https URL 中提供。

Aug, 2023

该研究提出了一种基于 1D 时间卷积层的单次动作检测器（SSAD）网络来直接检测未修剪视频中的动作实例以提高检测精度。在改进检测精度的过程中，它探讨了输入特征类型和融合策略，并在两个具有挑战性的数据集上进行了广泛的实验，证明了在 THUMOS 2014 和 MEXaction2 的评估过程中，SSAD 的 mAP 比其他最先进的系统增加了很多。

Oct, 2017

我们引入了一种新颖的基于边界的时序定位模型，通过设计 Boundary-Aligned Moment Detection Transformer（BAM-DETR）和质量优先的排序方法，实现了在时序句子理解任务中的新的最佳成果。

Nov, 2023