三维卷积神经网络（3D CNN）的引入为时空行为检测带来了新的可能。与处理二维图像的传统CNN不同，3D CNN可以直接从多个相邻帧中提取动作特征。2018年，Gu等人结合了I3D网络与Faster R-CNN，实现了更好的动作理解。Girdhar团队进一步改进，将I3D特征同时用于提议生成和行为分类，构建了端到端的检测系统。一个重
由于时空行为检测任务更贴合人对于视 频内容理解的过程,而人类对于世界的理解同样是某人在某位置在某时间段内做了某 动作,所以该任务有着重要的现实意义,在很多领域具有广泛的应用前景:(1)视频 监控:在学校医院等公共场合,亦或是家居客厅等私人空间都可能会发生打架斗殴, 人群聚集,老人摔倒这些需要重点监控的行为。
MMAction2作为一款基于PyTorch的视频理解开源工具箱,以其强大的功能和灵活性,在时空行为检测领域展现了巨大的潜力。本文将详细介绍MMAction2在时空行为检测中的应用,并分享一些实战经验。 MMAction2简介 MMAction2是由OpenMMLab团队开发的一款开源视频理解工具箱,它基于PyTorch框架,支持多种视频理解任务,包括行为识别、骨架行为...
总之，MMAction2是一个功能强大的视频理解工具箱，支持多种视频理解任务，包括基于骨骼点的时空行为检测。...
MMAction2提供了多种时空行为检测模型，这些模型依赖于检测来定位时空动作。MMAction2的模型库中包含了多种...
本案例基于SlowFast和Faster-RCNN两个模型,对视频中的异常进行进行检测。 动作可以被理解为是一个时空目标,相比于单纯依靠图像进行异常行为检测,基于时空多维信息能够提高检测的准确率,减少误检情况的发生。 4.2 SlowFast SlowFast 由 Facebook FAIR 的何恺明团队提出,用于视频识别。SlowFast 包含两条路径: Slow pathway...
时空行为检测是视频理解中一个重要且具有挑战性的问题。现有的动作检测基准仅限于视频剪辑中的少量实例或低级原子动作。本文旨在提出一种新的时空局部化运动行为的多人数据集,即MultiSports。我们首先通过提出三个标准来分析构建真实且具有挑战性的时空动作检测数据集的重要因素:(1)多人场景和运动相关识别,(2)具有良好...
Action Tubes with a Sparse-to-Dense Framework. 这是一个端到端的时空行为检测框架，与以往的检测...
涵鑫盛申请基于时空行为特征数据解析的异常用户行为检测方法专利，显著提高特征表达的准确性 金融界2025年4月18日消息，国家知识产权局信息显示，北京涵鑫盛科技有限公司申请一项名为“7218.一种基于时空行为特征数据解析的异常用户行为检测方法”的专利，公开号 CN119807974A ，申请日期为 2025 年 3 月。专利摘要显示，本...
面向APT时空行为的受损主机检测