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针对时序动作选举任务,设计一种两段式动作候选区域选举网络。第一段将改进的分水岭算法应用于一维时序信号,通过浸水聚类产生多种不同长度的候选区域,实现动作时序边界的粗定位,进而提出一种时序金字塔结构化方法,引入动作片段的上下文信息模块,对候选区域的主体信息和上下文信息进行结构化建模,生成一个增强的全局特征。第二段利用时序坐标回归算法定位动作边界,同时加入动作/背景分类器过滤背景候选区域,得到更加精确的时序边界。整个网络以三维卷积神经网络(C3D)提取的单元级特征进行训练,挖掘了视频时域和空域的丰富语义,