OnlineTAS：时序动作分割的在线基线方法

时间上下文在时序动作分割中起着重要作用。在离线设置中，上下文通常由分割网络在观察整个序列后捕获。然而，在在线设置中捕获和使用此类上下文信息仍是一个未被充分探索的问题。本工作提出了一种时序动作分割的在线框架。该框架的核心是一个自适应记忆，用于容纳随时间变化的上下文，以及一个特征增强模块，利用记忆来增强帧。此外，我们提出了一种后处理方法来缓解在线设置中的严重过分割问题。在三个常见分割基准上，我们的方法达到了最先进的性能。