MALT: 在线动作检测的多尺度动作学习变形器
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内容提要
提出了一种多尺度动作学习变压器(MALT)方法,包括用于特征融合的新颖循环解码器、多个编码分支的分层编码器和使用稀疏注意力的显式帧评分机制,该方法在两个基准数据集(THUMOS'14 和 TVSeries)上取得了优于现有模型的性能。
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提出了一种多尺度动作学习变压器(MALT)方法,包括用于特征融合的新颖循环解码器、多个编码分支的分层编码器和使用稀疏注意力的显式帧评分机制,该方法在两个基准数据集(THUMOS'14 和 TVSeries)上取得了优于现有模型的性能。