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基于余弦相似度的时间动作建议生成边界调整网络( Boundary Adjusted Network Based on Cosine Similarity for Temporal Action Proposal Generation )
J Zheng D Chen H Hu
在长且未修剪的视频中检测时间动作是计算机视觉中一个具有挑战性的重要领域。生成高质量的提案是时态动作检测的关键一步。一份高质量的提案通常包含两个主要特征。一是建议和行动实例之间的时间重叠应尽可能大。另一个是生成的提案数量应尽可能少。受人脸识别中相似度比较和同一动作段中动作相似度的启发，设计了一个对视觉特征编码器提取的视觉特征进行相似度比较的模块。我们找出特征相似度变化的时间点来生成候选建议。然后，我们训练一个分类器来评估候选建议是否包含动作实例。实验表明，在THUMOS-14数据集和ActivityNet-V1.3数据集上，该方法的性能优于其他时态动作建议生成方法。此外，当使用从不同网络中提取的不同视觉特征时，我们的方法仍然优于其他方法。
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