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J-GLOBAL ID：202002291564946559   整理番号：20A2766588

時間的行動位置決めのための境界感受性および信頼融合ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Boundary Sensitive and Confidence Fusion Network for Temporal Action Localization

著者 (5件)： Chen Yiming (Communication University of China,School of Information and Communication Engineering,Beijing,China) ,  Lan Shanzhen (Communication University of China,School of Information and Communication Engineering,Beijing,China) ,  Zhang Shujun (Communication University of China,School of Information and Communication Engineering,Beijing,China) ,  Yang Yan (Communication University of China,School of Information and Communication Engineering,Beijing,China) ,  Wang You (Communication University of China,School of Information and Communication Engineering,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCST  ページ： 573-577  発行年： 2020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： 豊富なコンテンツを有する長くないビデオにおいて,行動局所化は,検出タスクとコンテンツ分析の両方にとって大きな課題となっている。今日,深層学習に基づく時間行動検出アルゴリズムは,時間的情報を完全に利用することにより優れた性能を示した。これらのアルゴリズムは,信頼性スコアが表現と精度を欠いているので,小規模行動事例でより高い想起を得る可能性を有する。時間的行動提案段階におけるこれらの困難に取り組むために,境界感受性ネットワーク(BSN)に基づいて,光フローのストリームと信頼スコアを融合する,境界感度と信頼性融合ネットワーク(BSCF)と呼ばれる効果的な信頼融合法を提案した。実験は,活性Net-v3データセットに関するBSCFのAR-AN曲線の下の区域が,0.43%によってBSNより大きいことを示した。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】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  信頼性 ,  *ネットワーク ,  感受性 ,  位置決め ,  録画装置 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 内容分析 ,  局在化 ,  検出アルゴリズム ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 行動 ,  境界 ,  感受性 ,  信頼 ,  融合