用于时序动作定位中抗混叠的低通滤波器
计算机视觉与模式识别
2021-04-26 v1
摘要
在时序动作定位(TAL)方法中，时序下采样操作被广泛用于提取候选片段特征，但由于缺乏对采样率的考量，常导致混叠问题。本文旨在验证 TAL 方法中混叠的存在，并研究利用低通滤波器通过抑制高频带来解决该问题。然而，高频带通常包含大量对模型推理重要的特定信息。因此，有必要在抗混叠与保留高频信息之间作出权衡。为获得最优性能，本文动态地为不同实例学习不同的截止频率。该设计可插入大多数现有时序建模程序，仅需一个额外的截止频率参数。将低通滤波器集成到下采样操作中显著提升了检测性能，并在 THUMOS'14、ActivityNet~1.3 与 Charades 数据集上取得了可比的结果。实验表明，在 TAL 中使用低通滤波器抗混叠是有利且高效的。
引用
@article{arxiv.2104.11403,
title = {Low Pass Filter for Anti-aliasing in Temporal Action Localization},
author = {Cece Jin and Yuanqi Chen and Ge Li and Tao Zhang and Thomas Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.11403},
year = {2021}
}