本文提出了一种自我监督的、基于认知心理的预测学习框架，通过自适应学习来减少循环神经网络中灾难性遗忘的影响，在三个公共数据集上进行了广泛的实验，表明所提出的方法能够优于弱监督和其他非监督学习方法最多达 24％，并具有完全监督方法相媲美的性能。同时，该方法还能够学习高度区分特征，进而提高动作识别的表现。

Nov, 2018

通过在事件数据和光流信息上利用自监督变换器，我们提出的方法克服了事件驱动运动分割的限制，消除了人工注释的需求，并减少了参数调整问题，实现了在多个数据集上与现有方法相比的最新性能，适用于高动态航空平台上的高清事件摄像头在城市环境中处理各种类型的运动并处理任意数量的移动对象。

May, 2024

本文提出了一种新颖的视频级语义一致性引导网络，包括事件语义一致性建模模块和两个组件，交叉模态事件表示提取器和内部模态语义一致性增强器，同时增加负样本对过滤损失和平滑损失来进一步提高方法的有效性，以在 AVE 数据集上优于当前最先进的方法，在全面和弱监督设置下均表现出色。

Oct, 2022

本研究介绍了一种基于深度学习的事件相机语义分割方法，具有比基于灰度图的方法更好的性能，同时提出了一种新的事件相机数据表示方法，并描述了如何利用自动生成的近似语义分割标签对 DDD17 数据集进行训练，从而应对数据集标签不足的问题。

Nov, 2018

提出了将事件分段作为辅助任务以改善子事件检测学习的方法，并采用整流网络进行约束学习，并将学习到的约束转换为神经模型的损失函数中的正则化项，实验结果表明，该方法在子事件检测中比基准方法分别提高了 2.3％和 2.5％的性能，同时在事件分割预测方面表现良好。

Sep, 2021

本文提出一个无需时间片段注释的方法：针对视频中所有感兴趣事件的稠密描述，基于一一对应的假设，将该问题分解为事件字幕和句子定位的双重问题，并提出了一种循环系统来训练模型。通过大量实验结果证明了该方法在视频事件字幕和句子定位方面的有效性。

Dec, 2018

本研究系统地探索了不同的视频字幕模型，提出了五种上下文和两类事件字幕模型，并从准确性和多样性两个角度评估了它们对事件字幕的贡献，该提出的字幕模型被插入到我们的管道系统中，本系统在视频任务的密集字幕事件上取得了最新颖的表现。

Jul, 2019

利用卷积神经网络从一对时间图像帧中模拟事件的方法，可克服事件相对于计算机视觉问题的限制。在大规模图像数据集上，通过这种模拟数据，训练用于对象检测和 2D 人体姿势估计的下游网络，能够成功推广到真实事件数据集上。

Dec, 2019

本文提出了一种端到端可训练的深度学习模型，利用时间信息来利用易于获取的未标记数据，从而解决了视频分割中标签稀缺的问题。实验结果表明，该模型能够显著优于基线方法和逐帧图像分割。

Aug, 2019

使用压缩视频表示学习方法进行事件边界检测，利用压缩域中的丰富信息，提取 P 帧特征并使用轻量级 ConvNets 和时序关系捕捉器进行特征表示精炼，最后使用简单分类器确定视频序列的事件边界。

Sep, 2023