論文の概要: Proposal Relation Network for Temporal Action Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11812v1
- Date: Sun, 20 Jun 2021 02:51:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-23 14:55:23.413241
- Title: Proposal Relation Network for Temporal Action Detection
- Title（参考訳）: 時間的行動検出のための提案関係ネットワーク
- Authors: Xiang Wang, Zhiwu Qing, Ziyuan Huang, Yutong Feng, Shiwei Zhang,
Jianwen Jiang, Mingqian Tang, Changxin Gao, Nong Sang
- Abstract要約: このタスクの目的は、長い未編集ビデオの興味ある行動を特定し、特定することである。
本ソリューションはBMN上に構築され,1) Slowfast, CSN, ViViTによる動作分類と特徴符号化, 2)提案生成の3段階を含む。
私たちは、異なる設定で結果をアンサンブルし、テストセットで44.7%を達成する。これは、平均mAPの観点で、ActivityNet 2020のチャンピオンの結果を1.9%改善します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.23726979184197
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This technical report presents our solution for temporal action detection
task in AcitivityNet Challenge 2021. The purpose of this task is to locate and
identify actions of interest in long untrimmed videos. The crucial challenge of
the task comes from that the temporal duration of action varies dramatically,
and the target actions are typically embedded in a background of irrelevant
activities. Our solution builds on BMN, and mainly contains three steps: 1)
action classification and feature encoding by Slowfast, CSN and ViViT; 2)
proposal generation. We improve BMN by embedding the proposed Proposal Relation
Network (PRN), by which we can generate proposals of high quality; 3) action
detection. We calculate the detection results by assigning the proposals with
corresponding classification results. Finally, we ensemble the results under
different settings and achieve 44.7% on the test set, which improves the
champion result in ActivityNet 2020 by 1.9% in terms of average mAP.
- Abstract（参考訳）: 本報告では, acitivitynet challenge 2021における時間的行動検出タスクの解法を提案する。
このタスクの目的は、長い未編集ビデオの興味ある行動を特定し、特定することである。
タスクの重要な課題は、アクションの時間的持続時間が劇的に変化し、ターゲットアクションが通常、無関係なアクティビティのバックグラウンドに埋め込まれることである。
本ソリューションはBMN上に構築され,1) Slowfast, CSN, ViViTによる動作分類と特徴符号化, 2)提案生成の3段階を含む。
本研究では,提案するprn(prn)を組み込んだbmnの改良を行い,高品質な提案を実現する。
提案提案を対応する分類結果に割り当てて検出結果を算出する。
最後に、異なる設定下で結果をアンサンブルし、テストセットで44.7%を達成することで、平均的なマップの観点から、activitynet 2020のチャンピオン結果が1.9%向上する。
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