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J-GLOBAL ID:202002281243975832   整理番号:20A0815676

時間的行動提案生成のための境界敏感でカテゴリー敏感なネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Boundary Sensitive and Category Sensitive Network for Temporal Action Proposal Generation
著者 (5件):
資料名:
巻: 2019  号: CAC  ページ: 5194-5199  発行年: 2019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)
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時間的運動検出研究内容に関する最新の研究は,コンピュータビジョンの分野における重要な研究主題である。TAP(時間的行動提案)生成タスクは,非トリミングビデオからの意味的に重要な行動提案を迅速かつ正確に描画するための不可欠な部分である。分離および重要な研究分野として,時間的行動提案生成ネットワークによって生成された提案は,3つの属性を持つべきである。(1)柔軟な時間的長さ,(2)正確な時間的境界および(3)信頼できる信頼性スコア。したがって,時間的に非同期ビデオのための新しいタイプの効果的で効率的な普遍的行動提案生成ネットワークを,著者らによって提供した。それは,境界感度とカテゴリー感度(BSCS)ネットワークと呼ばれる。まず第一に,フレームレベルの外観特徴とクリップレベルのオプティカルフロー特徴の組合せを必要とするので,2ストリームネットワークを採用する。第二に,著者らのネットワークにおけるサブネットワークを設計した。このサブネットワークは,203の確率シーケンスを出力する必要がある。これらの確率シーケンスは,それぞれ,開始と最終フレームとカテゴリの時間的分布を表す。同じ種類の行動に属する終了フレームと開始フレームを200の行動カテゴリの確率シーケンスを通してスクリーニングした。最終的に,終端フレームと開始フレームを結合する特定の規則に従って,著者らのネットワークは提案を生成する。さらに,著者らの方法を,ActvityNet-1.3[1]における既存のネットワークを用いて実験的により多くの実験と比較した。ネットワーク結果を実験と比較して,著者らの方法がより効果的であることを証明した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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