摘要
尽管近年来时序动作分割（Temporal Action Segmentation, TAS）的性能取得了显著提升，但其往往伴随着高昂的计算成本，主要原因包括密集的输入数据、复杂的模型结构以及资源消耗较大的后处理需求。为在保持性能的同时提升效率，本文提出一种以“逐段分类”为核心的新视角。通过利用Transformer的强大建模能力，我们将每个视频片段表示为一个独立的实例令牌（instance token），并赋予其内在的实例分割能力。为实现高效的动作分割，我们提出了BaFormer——一种具备边界感知能力的Transformer网络。该模型采用实例查询（instance queries）完成实例分割，同时引入全局查询（global query）进行类别无关的边界预测，从而生成连续的片段提案。在推理阶段，BaFormer采用一种简单而高效的投票策略，基于实例分割结果对边界划分的片段进行分类。值得注意的是，作为一项单阶段方法，BaFormer显著降低了计算开销，其运行时间仅为当前最先进方法DiffAct的6%，同时在多个主流基准上实现了更优或相当的准确率。该项目代码已公开，地址为：https://github.com/peiyao-w/BaFormer。