AAAI 2021 | 商汤提出BSN++: 时序动作提名生成网络

在 AAAI 2021 上，商汤科技城市计算研发团队提出了基于互补边界回归和尺度平衡交互建模的时序动作提名生成网络（BSN++），针对现有方法存在大量边界噪声、缺乏提名之间的关系建模以及动作持续长度不平衡等问题进行了改进，能够高效地给大量密集分布的候选提名生成高精度的边界预测和可靠的置信度分数。实验结果表明，BSN++ 在两个著名的公开数据集上均有显著的性能和效率提升。基于该方法，我们在 CVPR19 - ActivityNet Challenge 的时序动作检测任务榜单上排名第一。

• 论文名称：BSN++: Complementary Boundary Regressor with Scale-Balanced Relation Modeling for Temporal Action Proposal Generation
• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2009.07641v4.pdf

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