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English(EN) CodecMotion-OAD: Efficient Online Action Detection with Compressed-Domain Motion

新系统使用编解码器运动矢量进行快速在线动作检测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了CodecMotion-OAD，一种用于视频在线动作检测的新颖系统，该系统利用编解码器运动矢量（MVs）代替传统的光流。这种方法通过利用视频解码过程中可用的MVs，大大降低了计算负担，无需单独进行密集的光流计算。虽然在THUMOS'14基准测试上的性能略低于基于光流的方法，但CodecMotion-OAD提供了显著的速度提升，使其成为实时视频分析的更有效解决方案。 AI

影响 通过减少处理时间，为实时视频分析提供了一种计算效率更高的方法。

排序理由 该项目是一篇详细介绍视频分析新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Zepeng Sun, Naichuan Zheng, Hailun Xia, Junjie Wu ·

    CodecMotion-OAD：高效的压缩域运动在线动作检测

    arXiv:2610.26915v1 Announce Type: new Abstract: Online action detection (OAD) identifies ongoing actions in streaming videos. Many existing OAD systems combine RGB appearance with optical flow, but dense-flow extraction remains a major computational bottleneck. Codec motion vecto…

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