CVPR 2022通用事件边界检测挑战赛参赛方案：局部上下文建模与全局边界解码方法
计算机视觉与模式识别
2022-07-01 v1
摘要
通用事件边界检测（GEBD）是视频理解中重要且具有挑战性的任务，旨在检测人类自然感知到事件边界的时刻。本文提出一种用于 GEBD 任务的局部上下文建模与全局边界解码方法。提出局部上下文建模子网络以感知通用事件边界的多样模式，并生成强大的视频表示与可靠的边界置信度。基于此，利用全局边界解码子网络从全局视角解码事件边界。我们所提方法在 Kinetics-GEBD 测试集上取得了 85.13% 的 F1-score，相比基线方法实现了超过 22% 的 F1-score 提升。代码见 https://github.com/JackyTown/GEBD_Challenge_CVPR2022。
引用
@article{arxiv.2206.15268,
title = {Submission to Generic Event Boundary Detection Challenge@CVPR 2022: Local Context Modeling and Global Boundary Decoding Approach},
author = {Jiaqi Tang and Zhaoyang Liu and Jing Tan and Chen Qian and Wayne Wu and Limin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.15268},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2112.04771