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摘要:
近年来,时序动作提名生成任务在视频分析、智能监控以及商业领域得到了广泛关注,研究人员认为质量不高的提名是提升动作检测性能的最大阻碍.针对目前动作提名生成任务的常用数据集和相关算法进行了综述探讨,并对具有代表性的经典算法进行了介绍和原理分析.最后,指出了目前时序动作检测存在的问题和未来可能的发展趋势.
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构思
情感对话生成研究综述
计算机应用技术
对话生成
情感对话
人机交互
深度学习
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 时序动作提名生成研究综述
来源期刊 现代信息科技 学科 工学
关键词 时序动作提名 动作检测 ActivityNet AverageRecall
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 计算机技术
研究方向 页码范围 111-112,115
页数 3页 分类号 TP391.1|TP18
字数 2160字 语种 中文
DOI 10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.11.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 闫胜业 9 10 2.0 3.0
2 唐宝庆 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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节点文献
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2020(0)
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研究主题发展历程
节点文献
时序动作提名
动作检测
ActivityNet
AverageRecall
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代信息科技
半月刊
2096-4706
44-1736/TN
16开
广东省广州市白云区机场路1718号8A09
46-250
2017
chi
出版文献量(篇)
4784
总下载数(次)
45
总被引数(次)
3182
论文1v1指导