时序动作检测器中的错误诊断
计算机视觉与模式识别
2018-07-30 v1
摘要
尽管近年来视频理解取得了进展，且时序动作定位的精度持续提升，我们距离解决该问题究竟还有多远（或已多近？）仍不清楚。为此，我们引入一种新的诊断工具，用于分析视频中时序动作检测器的性能，并在单一标量指标之外比较不同方法。我们以分析最新 ActivityNet 动作定位挑战赛获奖前列作品为例，展示了该工具的用法。我们的分析表明，最具影响的工作方向为：更好地处理实例周围时序上下文的策略、提升对实例绝对与相对尺寸的鲁棒性，以及降低定位误差的策略。此外，我们的实验分析发现标注者间的一致性问题并非该领域取得进展的主要障碍。我们的诊断工具已公开，以持续为其他研究者提供关于其算法的额外洞见。
引用
@article{arxiv.1807.10706,
title = {Diagnosing Error in Temporal Action Detectors},
author = {Humam Alwassel and Fabian Caba Heilbron and Victor Escorcia and Bernard Ghanem},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.10706},
year = {2018}
}
备注
Accepted to ECCV 2018