基于时间注意力的弱监督完成时刻检测
计算机视觉与模式识别
2019-10-23 v1
摘要
监测动作向完成的推进过程可深入细致地洞察行为者的行为。在本工作中，我们旨在检测动作的完成时刻，即动作目标已成功达成的时刻。这在从监控到辅助生活和人机交互等方面具有潜在应用。先前的研究需要完成时刻的人工标注用于训练(即全监督)。在本工作中，我们提出一种从弱视频级标签进行时刻检测的方法。给定同一动作的完整与不完整序列，我们学习时间注意力，以及由序列中所有帧累积的完成预测。我们也展示了在可用完成时刻监督时该方法的使用方式。我们在来自三个数据集(HMDB、UCF101和RGBD-AC)的动作上评估并比较了我们的方法，表明时间注意力在弱监督和全监督设定下均改善了检测。
引用
@article{arxiv.1910.09920,
title = {Weakly-Supervised Completion Moment Detection using Temporal Attention},
author = {Farnoosh Heidarivincheh and Majid Mirmehdi and Dima Damen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.09920},
year = {2019}
}