基于上下文信息与提议分类解耦的时序动作检测方法

摘要

本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种基于上下文信息与提议分类解耦的时序动作检测方法。该方法在时序提议生成的基础上，提出了时序上下文信息融合模块，对每个时序提议进行扩展，并融合上下文信息，使得时序提议尽可能多的包含丰富的动作上下文信息；同时对动作分类网络进行解耦，构建动作分类分支和时序边界回归分支，分别侧重于分类任务和时序边界回归任务，以优化每个子任务的性能；通过单独的时序边界回归分支对时序边界进行调整，并将两个分支得到的分类分数进行融合，使之能够更为准确的对视频中的动作进行分类和定位。本发明提高了时序动作检测模型对视频中动作分类和定位的准确性。