关键词temporal segment network
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- ECCV通过身体、环境和视觉 - 语义嵌入损失在视频中理解情感
本文介绍了我们在第一届身体表现情感理解（BEEU）挑战赛中的获奖作品。我们基于情绪环境的影响和使用词嵌入的语义视觉表示的最新文献，扩展了时间段网络的框架来适应这些要求。验证了我们的方法在 “Body Language Dataset”（Bo - FSD-10: 竞技体育内容分析数据集
我们介绍了一个针对竞技体育视频特定的运动动作识别数据集 (FSD-10)，并在其中使用了一种关键帧 (KTSN) 分割网络方法。实验结果表明，这个数据集是衡量运动动作识别算法性能的理想基准，可以促进更健壮、先进的行动识别模型的发展。
- 基于自注意力网络的基于骨骼的人体动作识别
提出三个 Self-Attention 网络的变体来提取高层语义，其中将 Temporal Segment Network 应用于变体以获得更好的性能，通过广泛的实验评估，探索了不同配置和表现更好的方法。
- 视频中的动作识别时间分段网络
该论文提出了一种称之为 “时间段网络” 的视频级框架，可以学习视频中的动作模型，并在四个具有挑战性的动作识别基准测试中实现了最新的性能。
- ECCV时序段网络：深度动作识别的良好实践
本文提出了一种新的视频动作识别框架 - TSN，并探究了在时间段网络的帮助下学习 ConvNet 模型的一系列良好实践策略。实验结果表明，本方法在 HMDB51（69.4%）和 UCF101（94.2%）数据集上取得了最先进的性能。我们还可