[CVPR 2022 | 论文简读] 用于动作检测的多尺度时间ConvTransformer

2022-12-29 16:55:35 浏览数 (2)

作者 | 汪逢生 编辑 | 赵晏浠

论文题目

MS-TCT: Multi-Scale Temporal ConvTransformer for Action Detection

摘要

动作检测是一项重要且具有挑战性的任务,尤其是在标记密集的未剪辑视频数据集中。这些数据由复杂的时间关系组成,包括复合或共同发生的动作。要在这些复杂的环境中检测动作,有效地捕获短期和长期时间信息至关重要。为此,作者提出了一种用于动作检测的新型“ConvTransformer”网络:MS-TCT。该网络由三个主要组件组成:时间编码器模块,它以多个时间分辨率探索全局和局部时间关系;时间尺度混合器模块,它有效地融合多尺度特征,创建统一的特征表示;分类模块,它在时间上学习每个动作实例的中心相对位置,并预测帧级分类分数。作者在多个具有挑战性的数据集(如Charades、TSU和MultiTHUMOS)上的实验结果验证了所提方法的有效性,该方法在所有三个数据集上都优于最先进的方法。

论文链接

https://arxiv.org/abs/2112.03902

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