文献

J-GLOBAL ID：201802274646734128   整理番号：18A0137669

ビデオにおける活性局在化のための時間的コンテクストネットワーク【Powered by NICT】

Temporal Context Network for Activity Localization in Videos

著者 (5件)： Dai Xiyang ,  Singh Bharat ,  Zhang Guyue ,  Davis Larry S. ,  Chen Yan Qiu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 5727-5736  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： は人間活動の正確な時間的局在化のための時間的コンテクストネットワーク(TCN)を提案した。高速RCNNアーキテクチャと同様に,多重時間スケールにわたるビデオの等間隔で配置した提案。はこれらの提案をランク付けするための新しい表現を提案した。セグメント内のみ特徴プーリングは活性境界を予測するために十分ではないので,我々はそれをランク付けするための提案を取り巻く状況を明示的に表現を構築した。提案内部の各時間セグメントでは,特徴である対スケールで採取した均一にし,分類のための時間畳込みニューラルネットワークへの入力。ランキング提案後,非最大値抑制を適用し,分類は最終検出を得るために行った。TCNはActivityNetデータセットとTHU MOS14データセット上で最先端の方法より性能が優れている。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *録画装置 ,  高速度 ,  計算機アーキテクチャ ,  等級づけ ,  多重化
準シソーラス用語： 最先端 ,  人間活動 ,  *局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ ,  活性 ,  局在化 ,  コンテクスト