SST: Single-Stream Temporal Action Proposals 2017-06-11 14:28:00 本文提出一种 时间维度上的 proposal 方法,进行行为的识别。本文方法具有如下的几个特点: 1. 可以处理 long video ...
Motivation 实现快速和准确地抽取出视频中的语义片段 Proposed Method 提出了TURN模型预测proposal并用temporal coordinate regression来校正proposal的边界 通过复用unit feature来实现快速计算 主要步骤如下: Video Unit Processing: 将输入的视频平均分为多个video units,每一个unit包 ...
2018-09-28 20:07 0 790 推荐指数:
SST: Single-Stream Temporal Action Proposals 2017-06-11 14:28:00 本文提出一种 时间维度上的 proposal 方法,进行行为的识别。本文方法具有如下的几个特点: 1. 可以处理 long video ...
Introduction (1)Motivation: 当前采用CNN-RNN模型解决行人重识别问题仅仅提取单一视频序列的特征表示,而没有把视频序列匹配间的影响考虑在内,即在比较不同人的时候,根据 ...
HK Galoogahi, A Fagg, S Lucey. Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracking[C]. //ICCV2017. 一、论文中公式4的推导 ...
TCN基本结构 时域卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)由Shaojie Bai et al.在2018年提出的,可以用于时序数据处理,详细内容请看论文。 1.因果卷积(Causal Convolution) 因果卷积如上图所示。对于上一层t ...
研究内容:弱监督时域动作定位 结果:Thumos14 mAP0.5 = 27.0 ActivityNet1.3 mAP0.5 = 34.5 从结果可以看出弱监 ...
Action Recognition: 行为识别,视频分类,数据集为剪辑过的动作视频 Temporal Action Detection: 从未剪辑的视频,定位动作发生的区间,起始帧和终止帧并预测类别 难点 1: 边界不明确(助跑跳远,上篮,高尔夫挥杆) 2: 如何利用时序信息 ...
互补时域动作提名生成 这里的互补是指actionness score grouping 和 sliding window ranking这两种方法提proposal的结合,这两种方法各有利弊,形成互 ...
一、简介 PyTorch Geometric Temporal是PyTorch Geometric的一个时间图神经网络扩展库。它建立在开源深度学习和图形处理库之上。PyTorch Geometric Temporal由最先进的深度学习和参数学习方法组成,用于处理时空信号。它是第一个用于几何结构 ...