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用于时间动作分割的高效两阶段网络

Shenglan Liu YuHan Wang Li Xu Jie Zhu Lianyu Hu Lin Feng Kaiyuan Liu Zhuben Dong Yunheng Li

摘要

由于边界模糊和过度分割问题,从长时未剪辑视频中准确识别所有片段仍具挑战性。为应对上述问题,本文提出一种高效的两阶段网络(Efficient Two-Step Network, ETSN),包含两个核心组件。第一阶段为高效时序系列金字塔网络(Efficient Temporal Series Pyramid Networks, ETSPNet),该网络能够同时捕捉局部与全局的帧级特征,并提供精确的分割边界预测。第二阶段提出一种新颖的无监督方法——局部Burr抑制(Local Burr Suppression, LBS),可显著减少过度分割错误。在50Salads、GTEA和Breakfast等多个基准数据集上的实证评估表明,ETSN在性能上大幅超越当前最先进的方法。


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