典型文献
面向行为边界框生成的端到端时间全局相关网络
文献摘要：
时序行为边界框生成任务的目的是定位未剪辑视频中行为的开始和结束时间.现有的生成行为边界框的方法存在两个缺点:所使用的特征不具有足够的时间全局信息,导致了边界框的不准确;特征提取和边界框生成的过程是分开的,导致生成的特征不完全适合边界框生成任务.为了解决上述问题,本文提出了时间全局相关网络(Temporal Global Correlation Network,TGCNet),利用时间全局相关(Temporal Global Correlation,TGC)模块获取全局信息.TGC模块主要包含动态相关结构和静态相关结构,分别编码动态和静态全局信息.TGCNet网络可以以端到端的方式训练,使得所学习到的特征更适合时序行为边界框生成任务.本文在两个具有挑战性的数据集THUMOS14和ActivityNet1.3上进行了实验,结果表明,所提出的TGCNet网络在这两个数据集上均达到了最好的时序行为边界框生成性能.
文献关键词：
时间全局信息;时间全局相关模块;时间全局相关网络;时序行为边界框生成;时序行为检测
中图分类号：
作者姓名：
马百腾;张士伟;高常鑫;桑农
作者机构：
华中科技大学人工智能与自动化学院图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,湖北武汉430000;阿里巴巴达摩院科技有限公司,浙江杭州310000
文献出处：
引用格式：
[1]马百腾;张士伟;高常鑫;桑农-.面向行为边界框生成的端到端时间全局相关网络)[J].电子学报,2022(10):2452-2461
A类：
时间全局相关网络,时序行为边界框生成,时间全局信息,TGCNet,ActivityNet1,时间全局相关模块,时序行为检测
B类：
端到端,剪辑,中行,生成行为,Temporal,Global,Correlation,Network,动态相关,分别编,所学,THUMOS14,生成性
AB值：
0.141337
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