时序动作定位中特征表示与训练策略的探索
计算机视觉与模式识别
2019-05-30 v2
摘要
时序动作定位近来引起了计算机视觉界的显著兴趣。然而，尽管取得了巨大进展，仍难以辨识所提方法的哪些方面对定位性能提升贡献最大。为解决此问题，我们对特征提取方法、固定尺寸特征表示方法以及训练策略进行了消融实验，并报告各自如何影响整体性能。基于我们的发现，我们提出了一种两阶段检测器，在 THUMOS14 上优于当前最优方法，实现了 mAP@tIoU=0.5 等于 44.2%。
引用
@article{arxiv.1905.10608,
title = {Exploring Feature Representation and Training strategies in Temporal Action Localization},
author = {Tingting Xie and Xiaoshan Yang and Tianzhu Zhang and Changsheng Xu and Ioannis Patras},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.10608},
year = {2019}
}
备注
ICIP19 Camera Ready