本文提出一种基于深度学习的视频分类与识别方法，使用判别池化和多实例学习对视频进行分类，取得了在多项基准测试数据集上的最佳表现。

Mar, 2018

本文提出了一个基于无监督学习的方法来学习视频中的动作识别表示，该方法结合图像表示中的两种顶级目标 —— 实例识别和局部聚合，以及通过 IDT 描述符构成的集群。使用此方法，我们在 UCF101 和 HMDB51 动作识别基准测试中取得了优异的结果，并且成功捕捉了视频动态。

Jun, 2020

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。

Jul, 2014

本文提出了一种弱监督的在线动作分割框架，采用动态规划方法来在线分割流媒体视频，并通过引入 Online-Offline Discrepancy Loss（OODL）优化分割结果的时间一致性，同时仅在训练期间使用多视角帧级一致性作为弱标注来提高精度及减少标注成本，实验结果在烹饪和组装等两个领域的 Breakfast 和 IKEA ASM 数据集中均得到了验证。

Mar, 2022

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

本文提出了一种名为 CCL 的基于聚类的对比学习方法，利用聚类得到的标签和视频约束来学习具有区分性的人脸特征，展示了该方法在视频人脸聚类的表征学习任务上的显著成果。

Apr, 2020

使用大量网络视频进行预训练能够显著提高三个具有挑战性的公共行动识别数据集的性能，并对弱监督视频行动数据集的构建进行了深入研究。

May, 2019

本文提出了一种新颖的无监督活动分割方法，该方法使用视频帧聚类作为预文本任务，并同时执行表示学习和在线聚类。通过使用时间最优传输来利用视频中的时间信息，同时，在计算伪标签聚类分配的标准最优传输模块中加入保留活动时间顺序的时间正则化项。与之前的方法相比，我们的方法不需要在离线模式下存储整个数据集的特征，而是以在线模式每次处理一个小批量。 extensive evaluations on three public datasets, i.e. 50-Salads, YouTube Instructions, and Breakfast, and our dataset, i.e., Desktop Assembly, show that our approach performs on par with or better than previous methods, despite having significantly less memory constraints.

May, 2021

本文提出一种基于视觉 - 文本关联的弱监督跨模态 pair 鉴别框架 (CPD)，并将其训练在标准视频和不加筛选的网络视频数据集上，成功在动作识别和零样本动作识别任务上取得了最优性能。

Jan, 2020

本文提出了一种轻量级实时视频分析方案，利用从运动模式中学习到的模型来监视对象的行为，以实现实时表示和预测，并基于离散序列的序列聚类算法使系统具有连续的在线学习能力，并利用目标对象轨迹的内在可重复性在特征提取、聚类学习和模型应用的三个过程中自动构建行为模型。

May, 2023