本文提出了一种新型任务，即利用注意力机制对视频中的自然语句进行弱监督的空时地定位，实现视频中与自然语句语义相符的空时地定位，同时引入多样性损失函数来加强可靠的实例 - 句子配对的匹配行为，并惩罚不可靠的行为，在 ImageNet 视频对象检测数据集上提供了一个新的基准数据集 VID-sentence，并广泛实现了实验结果，表明我们的模型优于基线方法。

Jun, 2019

本文研究了弱监督下的视频句子时间定位问题，提出了一个两阶段模型，通过多尺度滑动窗口形成时间片段的间隔性建议，和在特征空间进行粗细匹配定位，最终在 ActivityNet Captions 数据集和 Charades-STA 数据集上取得良好的表现。

Jan, 2020

本研究提出了一种新的上下文感知弱监督学习方法，它将粗到细的物体细化和实体关系建模结合到一个两阶段深度网络中，以更准确地表述和匹配物体，并通过自我学习回归和关系分析来有效训练必要的分类方法。在 Flickr30K 和 ReferItGame 数据集上的广泛实验表明，本文所提出的弱强化框架比以前的方法具有更好的算法性能，Flickr30K 实体和 ReferItGame 数据集上的 Top-1 准确度分别达到 59.27％和 37.68％。

Mar, 2021

本研究提出了一种自我对比学习框架来在弱监督的条件下解决基于查询的视频定位任务，通过学习针对查询语义的逐帧匹配分数以预测可能的前景帧，并采用粗到细的对比学习方法来区分误检的帧，从而提高了视频定位的准确性。

Mar, 2022

本文提出了一种学习弱标签的方法来解决文本 - 视频片段检索问题，并使用基于文本引导的注意力机制学习视频中的相关片段，该方法在两个基准数据集上获得了与监督式学习方法相当的性能。

Apr, 2019

该论文介绍了一种利用弱标记视频中的跟踪对象框传输到弱标记图像中生成伪 Ground Truth 框的框架，用以训练对象检测器，该方法包括从弱标记图像集合中挖掘分辨率区域以形成伪 GT 框，然后设计霍夫变换算法对每个图像投票以选择最佳盒子，目前已在 PASCAL 2007 和 2010 数据集上实现了最先进的弱监督检测结果。

Apr, 2016

我们提出了一种针对密集视频对象字幕的新任务和模型 - 检测、跟踪和说明视频中所有对象的轨迹。

Jun, 2023

通过提出一个新的挑战性任务 Weakly-Supervised temporal Article Grounding (WSAG) 和一个有效的方法 DualMIL，可以在一个相关的多媒体资源 (文章和视频) 的不同层级之间定位相关句子。我们提出了第一个 WSAG 数据集 YouwikHow，利用 wikiHow 文章和 YouTube 视频中的多尺度描述，并证明了 DualMIL 的有效性。

Oct, 2022

本文提出了一种基于弱监督学习、对比学习和目标检测的短语定位方法，旨在解决训练过程中图像区域和句子短语之间缺失链接的问题，并在消除了测试时的目标检测需求后，取得了在视觉短语定位方面的最新成果。

Jul, 2020

提出了利用视频中物体的交互来生成视频字幕的方法，并构建了 SINet-Caption 模型，可以在更精细的视频理解方面获得最先进的结果，同时在 ActivityNet Captions 数据集上进行了实验验证。

Nov, 2017