【摘 要】
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视频行为检测是指在视频中检测出包含行为的时间片段作为时序行为提案。现有工作主要分成两类:一类是利用视频的底层细节来生成行为提案,另一类是利用视频的高层语义来生成行为提案。然而,现有方法并未同时考虑视频的底层细节和高层语义来生成具有高覆盖率和高召回率的行为提案。为了生成更高质量的行为提案,本文提出了一种提案修正网络（Proposal Correction Network,PCN）,包含候选提案的生成
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视频行为检测是指在视频中检测出包含行为的时间片段作为时序行为提案。现有工作主要分成两类:一类是利用视频的底层细节来生成行为提案,另一类是利用视频的高层语义来生成行为提案。然而,现有方法并未同时考虑视频的底层细节和高层语义来生成具有高覆盖率和高召回率的行为提案。为了生成更高质量的行为提案,本文提出了一种提案修正网络（Proposal Correction Network,PCN）,包含候选提案的生成和提案的修正两个部分,目的是利用视频的高级语义去修正由底层细节生成的候选提案。其中在提案修正模块,我们引入二维时序特征图,一方面是用于候选提案的生成和提案修正两个模块的联合训练,另一方面是能够生成候选提案的边界修正图。同时,为了解决训练数据中正负样本数量不平衡的问题,本文提出了一种基于时间距离的泛化IoU（Temporal Distance-based Generalized IoU,TDIoU）的损失函数。为了验证本文提出方法的有效性,在公开数据集Activity Net-1.3和THUMOS14上进行测试。结果表明,相比于现有方法,本文提出的PCN方法可以显著提高时序行为提案生成的精度。
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