時序動作定位:CVPR2018-Rethinking the Faster R-CNN Architecture for Temporal Action Localization

一、摘要： 密歇根大學和谷歌的工作，提出一個把Faster-rcnn思想從目標檢測領域遷移到時序動作定位任務的方法，之前有直接改Faster-rcnn的R-C3D，本文對faster-rcnn做了修改，使之更適用於時序動作定位任務,目前是Thumos14的最好效果，tIOU=0.5的時候達到了42.8%(直接從去年最佳的CBR提高了11.8個百分點，很強)。 時序動作檢測簡介：https://bl

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