極市直播回放第111期丨CVPR2023-石鼎豐：高效時(shí)序動(dòng)作檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)TriDet
時(shí)序動(dòng)作檢測(cè)(TAD)任務(wù)的目標(biāo)是從一個(gè)未被裁剪的視頻中檢測(cè)出所有動(dòng)作的類別和起終點(diǎn)。但是由于視頻動(dòng)作的邊界往往具有模糊性，因此如何更精準(zhǔn)地定位動(dòng)作邊界仍然是一個(gè)未被解決的問(wèn)題。此外，在TAD的任務(wù)實(shí)踐中，基于時(shí)間維度的attention的方法往往沒(méi)有表現(xiàn)出像其他領(lǐng)域一樣顯著的提升，反而pipeline的設(shè)計(jì)更加重要。Attention機(jī)制為何難以捕獲到動(dòng)作的時(shí)序信息，也是一個(gè)值得關(guān)注的問(wèn)題。
本次分享我們邀請(qǐng)到了北京航空航天大學(xué)博士生石鼎豐，為大家介紹他們CVPR 2023上的工作：
TriDet: Temporal Action Detection with Relative Boundary Modeling
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TriDet: Temporal Action Detection with Relative Boundary Modeling
論文地址：https://arxiv.org/abs/2303.07347
代碼地址：https://github.com/dingfengshi/TriDet
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