明晚8点！AAAI 2018论文解读

分享背景

视频中的行为检测是当下的热点研究任务，该任务要求从一段未经修剪的（untrimmed）视频中找出目标行为发生的时间区间。由于目标行为可能发生的时间点以及目标行为的持续时间均是不确定的，使得在完成这项任务时往往需要花费大量的计算资源对不同时间尺度（长度），不同起点的视频片段进行判断。为了避免这种低效的检测方法，我们提出了一种可以自适应调整检测窗口大小及位置的方法，对视频进行高效的检测。本次直播将就我们的方法进行介绍。

论文及代码地址：

https://github.com/hjjpku/Action_Detection_DQN

分享主题

AAAI 2018 论文解读：基于强化学习的时间行为检测自适应模型

分享提纲

1.行为检测任务的介绍

2.SAP模型的介绍

3.实验效果介绍

分享人简介

黄靖佳，北京大学深圳研究生院信息工程学院二年级博士生。2016 年毕业于华中科技大学计算机学院信息安全专业，获学士学位。现研究方向为计算机视觉、行为检测、增强学习等。

分享时间

北京时间 3 月 6 日（周二）20:00

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