【摘 要】
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针对目前人体行为检测领域边界判断不清晰、灵敏度不高和计算量大等问题,提出了基于边界生成的人体行为检测方法。从时间点出发,首先检测某时间点为动作起止点的概率,再设定阈值取出符合条件的起止概率值进行匹配生成候选提名,再对候选提名进行评估。通过详细分析几种当前较先进的基于边界生成的检测模型发现该方法灵敏度高,并且在准确率和训练速度等方面都有较好的表现,综合性能相较于滑动窗口方法和基于锚的办法有所提升。
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针对目前人体行为检测领域边界判断不清晰、灵敏度不高和计算量大等问题,提出了基于边界生成的人体行为检测方法。从时间点出发,首先检测某时间点为动作起止点的概率,再设定阈值取出符合条件的起止概率值进行匹配生成候选提名,再对候选提名进行评估。通过详细分析几种当前较先进的基于边界生成的检测模型发现该方法灵敏度高,并且在准确率和训练速度等方面都有较好的表现,综合性能相较于滑动窗口方法和基于锚的办法有所提升。
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