ECCVJul, 2014

在有序约束条件下的视频弱监督动作标记

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TL;DR本文介绍了一种基于弱监督时序标注的视频动作分类方法，将视频分为多个时间间隔并为每个时间间隔分配一个动作标签，以实现动作时序的定位，并学习每个动作的鉴别器。通过新的数据集对该方法进行了测试。
temporal localizationweakly superviseddiscriminative classifieraction label assignmentvideo clips
发现论文，激发创造
  • 弱监督下无序动作分割的动作集

    该研究论文介绍了一种弱监督的行为检测和时间分割方法，利用被动数据采集到的行为集合训练模型，以实现自动的视频行为分割和标注。

    Jun, 2017

  • 弱监督动作标注的连接时序建模

    我们提出了一种弱监督的框架，用于视频中的动作标注，其中只在训练时间需要发生动作的顺序。通过引入扩展的连接组态分类（ECTC）框架来解决每帧对齐的问题，从而有效地评估所有可能的对齐。我们进一步将我们的框架扩展到在视频中稀疏地注释了一些帧的半监督情况下。使用不到 1％的标记帧数的情况下，我们的方法能够胜过现有的半监督方法，并实现与完全监督方法相当的性能。

    Jul, 2016

  • 基于语言文本的弱监督动作学习

    本文提出了一种基于弱监督学习的人类行为学习方法，通过视频的文字形式来推断其中涉及的行为，并能在没有帧级别标注的情况下学习相关的行为模型；该方法在四个活动数据集上进行了评估，证明了其高效性和竞争力。

    Oct, 2016

  • 一种灵活的动作定位训练模型，具有不同程度的监督

    提出了一种基于磁盘聚类的统一框架，它可以处理和结合不同类型的较低需求的弱监督，从视频中监测时空活动，并将其应用于训练设置中的不同类型的监督信号实验结果证明：该模型在 UC101-24 和 DALY 数据集上具有竞争性能，而且与之前的方法相比，使用的监督信号更少。

    Jun, 2018

  • 视频中的弱监督行为选择学习

    该研究使用 action selection learning（ASL）方法来解决仅拥有视频级别标签的情况下本地化视频中的动作的问题，并在两个流行的基准测试中优于领先的基线，同时还分析了 ASL 的属性和动作性质。

    May, 2021

  • 弱监督时序动作分割的混合 RNN-HMM 方法

    提出了一种层次化方法，通过结构化识别来解决从有序动作标签中弱监督学习人类动作的问题，并将一帧 RNN 模型与粗略概率推理相结合，以实现长序列的时间对齐和迭代训练。

    Jun, 2019

  • 基于 RNN 的粗细建模弱监督动作学习

    本文提出了一种弱监督学习的方法，结合判别子动作的表示和粗略概率模型，应用于人类行为的动作检测和分类任务中，并在两个基准数据集上进行了评估，展现了在多个弱监督学习任务中的良好性能。

    Mar, 2017

  • 从视频标签和伪标注中本地化动作

    本文提出了一种使用视觉线索代替手动点注释的伪注释，引入了五种伪注释，并提出了一个自动选择和组合它们的相关性度量，从而实现只通过分类标签确定视频中动作的时空位置的算法。在具有挑战性的行动定位数据集上的彻底评估显示，我们达到了与完全盒子监督结果相当的结果。我们还展示了伪注释如何在测试期间被利用来改善弱监督和强监督本地化器。

    Jul, 2017

  • 稀疏时域池化网络弱监督动作定位

    该篇论文提出了一种利用卷积神经网络进行弱监督时间动作定位的算法，其通过学习视频级别的类标签来预测人类动作的时间区间，利用注意力模块鉴别与目标动作有关的重要片段，并通过自适应时间池化融合这些关键片段，同时在损失函数中考虑视频级别的动作分类误差和这些关键片段的稀疏性，利用类别激活和类别无关的注意力在推断时提取和评分时间建议，以估计与目标动作对应的时间区间，在 THUMOS14 数据集上取得了最先进的结果，并具有卓越的 ActivityNet1.3 性能。

    Dec, 2017

  • 逐步擦除、逐一收集：一种弱监督的时间动作检测器

    本文提出一种基于分类器的弱监督时间行为检测方法，使用条件随机场对时序定位输出进行精细化处理，并在 THUMOS'14 和 ActivityNet 数据集上取得了较好的检测效果。

    Jul, 2018