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CVPR
利用文本信息提升弱监督的时间动作检测
本文提出了一种利用文本信息来改进弱监督时间动作定位方法的算法，包括建立基于行为分类标签的文本描述，并通过文本分析找到与之相关的时间段以及通过视频分析来完整文本描述的生成目标。该方法在 THUMOS14 和 ActivityNet1.3 上取
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a year ago
AAAI
ACSNet: 用于弱监督时序动作定位的动作 - 上下文分离网络
本文引入了 ACSNet 以达到精确的弱监督时间动作定位，即通过关注机制，使用前景 - 背景分支和动作 - 背景分支来区分前景、背景、动作和环境，并使用辅助上下文类别进行扩展标签来帮助学习动作上下文分离，并在 THUMOS14 和 Acti
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3 years ago
重新审视动作定位的锚机制
本文提出了一种新颖的基于点而非预设 anchor 的动作定位模块，结合传统基于 anchor 的模块提出了一种新的动作定位框架 A2Net，实现了在 THUMOS14 上的业界领先表现，证明了基于点和基于 anchor 的模块间互补性。
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4 years ago
追求时间准确性的通用活动检测
本文提出了一种通用的框架，利用新颖的提案方案和级联分类管道从未修剪的视频中准确检测各种活动，超越了现有最先进方法在 THUMOS14 和 ActivityNet 数据集上的表现。
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7 years ago
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