文献

J-GLOBAL ID：202002245862847482   整理番号：20A1797457

進化する時間的提案による正確な時間的行動位置決め【JST・京大機械翻訳】

Precise Temporal Action Localization by Evolving Temporal Proposals

著者 (6件)： Qiu Haonan (East China Normal University, Shanghai, China) ,  Zheng Yingbin (Shanghai Advanced Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China) ,  Ye Hao (Shanghai Advanced Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China) ,  Lu Yao (University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Wang Feng (East China Normal University, Shanghai, China) ,  He Liang (East China Normal University, Shanghai, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICMR ’18  ページ： 388-396  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 長い非トリミングビデオにおける動作行動は,ビデオコンテンツ解析において挑戦的な問題である。既存の行動局所化手法の性能は,動作の開始と終了を正確に決定するのに不満足である。観察と精緻化による人間の知覚手順を模倣して,著者らは新しい3相動作位置確認フレームワークを提案した。フレームワークは,フレームワイズ類似性グループ化を通して初期提案を生成するために,Actionnessネットワークで埋め込んで,次に,これらの提案に関して境界調整を行うための精密化ネットワークを埋め込んだ。最後に,精密化した提案を,更なる細粒位置回帰のために局所化ネットワークに送付した。全体のプロセスは,様々な時間的粒状性の下で,新しい非局所ピラミッド特徴を用いた多段精密化とみなすことができる。THUMOS14ベンチマークに関する著者らのフレームワークを評価し,最先端の手法に対して大幅な改善を得た。特に,性能利得は,高いIoU閾値による正確な局在化の下で顕著である。提案フレームワークは,34.2%のmAP@IoU=0.5を達成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  位置決め ,  利得 ,  粒状性 ,  精密化 ,  角錐 ,  類似性 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 局在化 ,  三相 ,  人体感覚 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 行動局在化 ,  深層ニューラルネットワーク ,  時間的提案

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 進化 ,  提案 ,  行動