temporal localization | BriefGPT

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ECCVW-TALC: 弱监督下的时间活动定位和分类
该论文提出了一种仅使用视频级标签的弱监督时序活动定位与分类框架，利用相关性来实现活动的时序定位，并在 Thumos14 和 ActivityNet1.2 数据集上实现了比当前最先进方法更好的性能。
PDF6 years ago
HACS: 人类动作片段与片段数据集，用于识别和时间定位
本文提出了一个新的大规模视频数据集，用于识别和时间定位从 Web 视频中收集的人类动作，HACS (Human Action Clips and Segments)。我们利用视觉分类器中的共识和分歧来自动挖掘未标记视频中的候选短片段，并由人
PDF7 years ago
NIPS基于循环神经网络的未剪辑视频时序活动检测
探讨在视频中使用卷积神经网络和循环神经网络来分类和定位活动的不同方法，并提出了一种实现方法，最终开发出了一个在 CVPR ActivityNet 2016 挑战中实现了竞争力结果的简单灵活的神经网络架构。
PDF8 years ago
ECCV联合分类回归循环神经网络实现在线人体动作检测
本文研究了如何从流媒体骨架数据中实时监测并识别出人类动作，并提出了一种基于神经网络的多任务分类回归模型来更准确地定位动作类型和时间位置信息，该模型具有较高的计算效率和准确性。
PDF8 years ago
学习跟踪以进行时空动作定位
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。
PDF9 years ago
ECCV在有序约束条件下的视频弱监督动作标记
本文介绍了一种基于弱监督时序标注的视频动作分类方法，将视频分为多个时间间隔并为每个时间间隔分配一个动作标签，以实现动作时序的定位，并学习每个动作的鉴别器。通过新的数据集对该方法进行了测试。
PDF10 years ago