論文の概要: Boundary Discretization and Reliable Classification Network for Temporal Action Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06403v4
• Date: Fri, 7 Jun 2024 10:19:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 20:56:18.026534
• Title: Boundary Discretization and Reliable Classification Network for Temporal Action Detection
• Title（参考訳）: 時間的行動検出のための境界離散化と信頼性分類網
• Authors: Zhenying Fang, Jun Yu, Richang Hong,
• Abstract要約: 時間的アクション検出は、アクションカテゴリを認識し、各アクションインスタンスの開始と終了の時間を未トリミングビデオで決定することを目的としている。 混合手法は、アンカーベースとアンカーフリーのアプローチをシームレスにマージすることで、優れたパフォーマンスを実現している。 本稿では,境界離散化と信頼性のある分類モジュールを導入することで,上記の問題に対処する新しい境界離散化・信頼性分類ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.17204328036531
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal action detection aims to recognize the action category and determine each action instance's starting and ending time in untrimmed videos. The mixed methods have achieved remarkable performance by seamlessly merging anchor-based and anchor-free approaches. Nonetheless, there are still two crucial issues within the mixed framework: (1) Brute-force merging and handcrafted anchor design hinder the substantial potential and practicality of the mixed methods. (2) Within-category predictions show a significant abundance of false positives. In this paper, we propose a novel Boundary Discretization and Reliable Classification Network (BDRC-Net) that addresses the issues above by introducing boundary discretization and reliable classification modules. Specifically, the boundary discretization module (BDM) elegantly merges anchor-based and anchor-free approaches in the form of boundary discretization, eliminating the need for the traditional handcrafted anchor design. Furthermore, the reliable classification module (RCM) predicts reliable global action categories to reduce false positives. Extensive experiments conducted on different benchmarks demonstrate that our proposed method achieves competitive detection performance. The code will be released at https://github.com/zhenyingfang/BDRC-Net.
• Abstract（参考訳）: 時間的アクション検出は、アクションカテゴリを認識し、各アクションインスタンスの開始と終了の時間を未トリミングビデオで決定することを目的としている。 混合手法は、アンカーベースとアンカーフリーのアプローチをシームレスにマージすることで、優れた性能を実現している。 1) ブラトフォースのマージと手作りアンカーの設計は、混合手法の実質的な可能性と実用性を妨げている。 2)カテゴリー内予測は偽陽性の有意な数を示す。 本稿では,境界離散化と信頼性分類モジュールを導入することで,上記の問題に対処する新しい境界離散化・信頼性分類ネットワーク(BDRC-Net)を提案する。 具体的には、境界離散化モジュール(BDM)は境界離散化の形でアンカーベースおよびアンカーフリーアプローチをエレガントにマージし、従来の手作りアンカー設計の必要性を排除した。 さらに、信頼性分類モジュール(RCM)は、信頼性のあるグローバルアクションカテゴリを予測し、偽陽性を減らす。 異なるベンチマークで行った実験により,提案手法が競合検出性能を実現することを示す。 コードはhttps://github.com/zhenyingfang/BDRC-Netで公開される。

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