动作搜索：高效视频动作识别与定位

"本文主要探讨了视频中的动作识别与定位技术，特别是提出了一种名为‘动作搜索’的新方法，该方法模仿人类发现动作的方式，提高了搜索效率和准确性。此外，文章还介绍了‘人类搜索数据集’，用于研究人类注释者在标记动作时的行为。在THUMOS14数据集上的实验结果显示，提出的模型能够在有效探索少量视频片段的同时，精确地定位到人类活动，平均只查看17.3%的视频就能达到30.8%mAP的性能。" 在当前的信息时代，视频数据量急剧增长，对视频理解和处理的需求也随之增加。时间动作定位是一个关键任务，它涉及到在视频流中准确且高效地找出特定动作的发生时刻。传统的动作检测方法虽然取得了一定的进步，但仍然存在搜索效率低下的问题，这在处理大规模视频数据时成为瓶颈。 文章引入了“动作搜索”这一新概念，旨在解决这个问题。动作搜索是一种基于递归神经网络的策略，其灵感来源于人类如何快速定位并识别视频中的动作。这种方法的目标是在最小化视频观测次数的前提下，实现高效和精准的动作定位，从而降低计算成本。 为了训练和评估动作搜索模型，作者创建了一个名为“人类搜索数据集”的新资源。这个数据集包含了人类注释者在标注AVA和THUMOS14数据集中动作时的实际搜索序列，为研究人类行为提供了宝贵的参考。通过模拟这些行为，模型可以学习到更有效的搜索策略。 在THUMOS14数据集上的实验验证了动作搜索的有效性。实验结果显示，该模型能够在只观看视频平均17.3%的情况下，就达到了30.8%的平均精度率（mAP），证明了其在搜索效率和定位准确性上的优势。这对于大规模视频分析和应用，如视频监控、内容检索和智能推荐系统，具有重要的实际意义。 "动作搜索：视频中的动作识别及其在定位中的应用"这篇论文提出了一种创新的视频处理方法，通过模仿人类行为提高动作定位的效率，为视频理解领域开辟了新的研究方向。同时，建立的人类搜索数据集也为后续的相关研究提供了宝贵的素材。