초록
이 노트북 논문에서는 CVPR 2017에서 개최된 ActivityNet 챌린지의 시간적 행동 제안(task 3)과 시간적 행동 위치화(task 4) 과제에 대한 제출 방식을 설명합니다. 행동 분류 과제의 정확도가 이미 매우 높은 수준(ActivityNet 데이터셋에서 거의 90%)에 도달했기 때문에, 우리는 시간적 행동 위치화의 주요 병목 현상이 행동 제안의 품질에 있다는 것을 믿습니다. 따라서, 우리는 주로 시간적 행동 제안 과제에 초점을 맞추고 시간 합성곱 네트워크를 기반으로 하는 새로운 제안 모델을 제시합니다. 우리의 접근 방식은 시간적 행동 제안 과제와 시간적 행동 위치화 과제 모두에서 최신 성능을 달성하였습니다.