CVPRMar, 2018

使用迭代软边界分配的弱监督动作分割

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TL;DR本文提出了一种新的行为建模框架，包括一种名为 Temporal Convolutional Feature Pyramid Network（TCFPN）的新型时态卷积网络和一种名为 Iterative Soft Boundary Assignment（ISBA）的新型弱监督序列建模训练策略，用于进行长且未修剪的视频中的弱监督人类行为分割。 并以 Breakfast 和 Hollywood Extended 这两个基准数据集进行评估，实验结果表明，其方法达到了与最先进方法相当或更好的性能。
weakly-supervisedhuman action segmentationtemporal convolutional networkiterative soft boundary assignmentbenchmark datasets
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于动作 - 过渡感知边界对齐的高效有效的弱监督动作分割

    本研究提出了一种新的弱监督动作分割方法，通过直接定位几个动作转换来生成伪分割，并利用边界对齐和视频级别监督来有效地过滤噪声并检测转换。实验证明了这种方法在性能和训练速度上的有效性。

    Mar, 2024

  • 迭代对比分类半监督时序动作分割

    本论文提出一种基于卷积网络和聚类的半监督学习方法，提高了时间动作分割的性能，其中包括无监督表示学习、带时间接近度限制和多分辨率相似性的特征聚类、以及迭代对比分类等方法。

    Dec, 2021

  • 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

  • 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

  • 利用行动亲合力和连续性进行半监督时间动作分割

    提出半监督学习方法解决在只有一小部分有标签数据和大量没有标签数据的工程视频中，发现行动并将其分段的任务，其中两个新的损失函数和自适应边界平滑方法也被提出，并在三个基准测试中评估，结果表明它们显著提高了行为分割性能，并在用少量标记数据（5％和 10％）的情况下取得了与全监督相当的结果。

    Jul, 2022

  • 基于集合约束的 Viterbi 算法进行基于集合监督的动作分割

    该论文介绍了一种新的基于 HMM 的弱监督行为分割框架，其中提出了一种新的 Viterbi 算法和特征 affinities 的正则化方法来提高算法性能。

    Feb, 2020

  • 无监督行动分割的 Action Shuffle 交替学习

    本文介绍了一种使用自监督学习和 RNN/HMM 算法实现无监督动作分割的方法，该方法优于现有技术在多个数据集上的表现。

    Apr, 2021

  • 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

  • 基于 Anchor 约束的集合监督动作分割 Viterbi 算法

    本文介绍了一种用于动作分段的弱监视训练方法，通过多层感知器和隐马尔可夫模型生成虚拟标注视频帧，使用锚点约束维特比算法生成伪标注数据，且在比较三个数据集的表现时相对于过去的方法有了更好的表现

    Apr, 2021