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摘要
针对现有动作分割算法中过分割问题导致预测错误、造成分割质量下降的现象，提出一种可调视频动作边界信息作为参考的多阶段参考网络，在基于多阶段时间卷积网络的主干网络中，为每个阶段独立引入视频动作边界信息作为参考。各阶段使用相同的边界信息会使模型固化，为使主干网络能够调整参与各阶段输出计算的边界值，对不同样本区分处理，提出多层并行卷积组成的权重调节单元。多阶段参考网络由于利用可调边界信息作为参考，按照时序平滑处理各阶段输出，能显著减少过分割错误。实验表明，该方法在三个视频动作分割数据集GTEA,50Salads和Breakfast中的性能优于现存同类方法，与BCN(Boundary-Aware Cascade Networks)算法相比，分割编辑分数平均提升1.7%，准确率与召回率的调和分数平均提升1.5%。
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单位机电工程学院; 大连民族大学
