用于时序动作提名生成任务，爱奇艺提出BC-GNN图神经网络 | ECCV 2020

时序动作提名生成任务可以从未处理的长视频中定位出包含动作内容的片段，对视频理解以及时序行为检测任务等有着重要的作用。随着视频数量的激增以及视频内容的丰富，对时序动作提名算法的关注和需求也得到巨大提升。然而目前的方法多采用先生成起止边界，再将起止边界组合成候选动作提名，最后生成候选动作提名的内容置信度，这种处理方式忽略了边界预测与内容预测之间的联系，从而影响了该任务最终效果的进一步提升。 本论文提出

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