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上期我们邀请到了悉尼大学孙书洋，为我们讲解CVPR 2018论文《OpticalFlow Guided Feature:...》光流导向特征在视频动作识别中的应用的主要内容，大家受益匪浅。本期嘉宾，南加州大学博士高继扬，将和大家分享Temporal Action Proposal Generation and Detection in Videos.（时序动作检测），欢迎大家踊跃参加，与嘉宾直接互动~ 01 活动信息 主题：Temporal Action Proposal Generation and Detection in Videos.（时序动作检测） 时间：周六（7月14日）上午10:00~11:30 02 嘉宾信息 高继扬 2015年毕业于清华大学，目前南加州大学博士在读，指导老师为 Ram Nevatia。博士期间主要研究方向是视频中的时序分析与推理（Temporalperception and reasoning in videos）,更多信息见个人主页https://jiyanggao.。 03 关于分享 ➤分享背景 本次分享的主题是关于时序动作检测的，也就是检测视频中动作的类别和起止时间。通常而言，这个任务分为proposal generation和action detection两步，类似于目标检测领域的 two-stage method。从CVPR16以来，有若干篇文章提出并验证过不同的方法。我会以我的四篇文章（2篇ICCV17，1篇BMVC2017 和1篇ECCV18）为主线，并结合其他文章，尝试梳理该问题的主要方法和扩展。 ➤分享大纲
分享涉及论文（嘉宾一作）： 【1】CTAP: ComplementaryTemporal Action Proposal Generation，ECCV（2018） 预计本周挂出，敬请期待。 【2】TALL: Temporal Activity Localization via Language Query，ICCV（2017） https:///abs/1705.02101 【3】TURN TAP: Temporal UnitRegression Network for Temporal Action Proposals，ICCV（2017） https:///abs/1703.06189 【4】Cascaded BoundaryRegression for Temporal Action Detection，BMVC（2017） https:///abs/1705.01180 04 参与方式 |
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