极市直播回放第111期丨CVPR2023-石鼎丰：高效时序动作检测网络TriDet

时序动作检测(TAD)任务的目标是从一个未被裁剪的视频中检测出所有动作的类别和起终点。但是由于视频动作的边界往往具有模糊性，因此如何更精准地定位动作边界仍然是一个未被解决的问题。此外，在TAD的任务实践中，基于时间维度的attention的方法往往没有表现出像其他领域一样显著的提升，反而pipeline的设计更加重要。Attention机制为何难以捕获到动作的时序信息，也是一个值得关注的问题。

本次分享我们邀请到了北京航空航天大学博士生石鼎丰，为大家介绍他们CVPR 2023上的工作：

TriDet: Temporal Action Detection with Relative Boundary Modeling

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➤论文

TriDet: Temporal Action Detection with Relative Boundary Modeling

论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.07347

代码地址：https://github.com/dingfengshi/TriDet

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极市直播第111期｜CVPR2023-石鼎丰：高效时序动作检测网络TriDet

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