Sep, 2023

边界感知的时序动作定位的提案生成方法

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TL;DR通过引入对比学习，并将背景帧作为难负样本，提出了一种独立于现有 Temporal Action Localization（TAL）网络架构的边界感知候选生成方法（BAPG），用于改善 TAL 的性能。在 THUMOS14 和 ActivityNet-1.3 数据集上的实验结果表明，BAPG 能够显著提升 TAL 的性能。
temporal action localizationboundary-aware proposal generationcontrastive learningbackground framestal models
发现论文，激发创造
  • 基于提议的时间动作定位与点级监督

    提出了一种用于点级别监督时序动作定位的新方法，通过生成和评估具有灵活时长的动作提案来定位动作，利用聚类算法生成密集伪标签提供更强的监督，并利用精细的对比损失进一步提高伪标签的质量，实验证明该方法在多个基准数据集上达到了与最先进方法相媲美甚至更好的性能。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • 基于局部全局背景建模的弱监督时序动作定位

    本研究基于 BaSNet 的 WS-TAL 任务使用 MIL 训练了 Local-Global Background Modeling Network（LGBM-Net）模型，通过集成多个模型获得最终检测结果，测试集 mAP 达到 22.45%。

    Jun, 2021

  • 动作敏感度学习用于时间动作定位

    本研究提出了一种 Action Sensitivity Learning 框架，旨在识别和定位动作示例，并通过轻量级的 Action Sensitivity Evaluator 和 Action Sensitive Contrastive Loss 实现对应的学习和训练。实验结果表明，该框架在多种场景下均优于现有技术，达到了最高的平均 mAP 值。

    May, 2023

  • 基于自然对抗性互相正则化的自下而上时域动作定位

    本文针对时间行为定位（TAL）在不带剪辑的视频中查找特定动作片段方面，深入研究了现有方法在模拟这些阶段时，忽略了它们之间的潜在时间约束。作者提出了 IntraC 和 InterC 两个正则化项，使整个框架可以在端对端优化过程中适应这些潜在约束条件，并在 THUMOS14 和 ActivityNet1.3 两个流行的 TAL 数据集上进行了实验。结果表明，本方法在定量和定性上都优于基线，并且所提出的正则化方法还可以推广到其他 TAL 方法（例如，TSA-Net 和 PGCN）。

    Feb, 2020

  • AutoLoc: 弱监督时序动作定位

    本文提出了一种基于弱监督的时序动作定位框架 AutoLoc, 运用 Outer-Inner-Contrastive (OIC) 损失函数，通过自动发现分段级别监督训练出定位模型，模型在 THUMOS'14 数据集中，IoU 阈值为 0.5 时，平均精度从 13.7% 提高至 21.2%，在 ActivityNet 数据集中，平均精度从 7.4% 提高至 27.3%。

    Jul, 2018

  • 双向语义一致性约束的弱监督时间动作定位

    该研究提出了一种名为双向语义一致性约束的方法来改善当前弱监督下的视频分类及定位发现问题。该方法采用时间相关增强来打破正样本动作与其 co-scene 动作之间的相关性，通过语义一致性约束来获得足够的信息区分两者，从而较好地应用于当前的 WTAL 方法，并且在 THUMOS14 和 ActivityNet 数据集上取得了较好的性能。

    Apr, 2023

  • 通过密集边界生成器快速学习时间动作建议

    本篇论文提出了一种名为 Dense Boundary Generator (DBG) 的生成时间性行动提案的高效统一框架，该框架通过实现边界分类和行动完整性回归以获取密集分布提案中的精确时间提案边界和可靠的行动置信度

    Nov, 2019

  • 测试时零样本时序动作定位

    通过引入一种新的方法 (T3AL)，该方法对 Temporal Action Localization (TAL) 进行 Test-Time adaptation，并采用自我监督学习的启发式程序进行动作区域定位，使用最先进的字幕模型提取的帧级文本描述进一步完善动作区域提案，实验证明 T3AL 在 THUMOS14 和 ActivityNet-v1.3 数据集上明显优于基于最先进视觉语言模型的零样本方法，证实了测试时间自适应方法的益处。

    Apr, 2024