Feb, 2019

使用弱监督为未修剪视频中的行动识别学习可转移的自我关注表示

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TL;DR提出一种新的基于弱监督框架，通过利用注意力机制定位动作帧同时识别未修剪视频中的动作，利用修剪视频中的信息传递知识来提高分类性能。在 THUMOS14 和 ActivityNet1.3 上经过广泛的实验，实验证明了该方法的有效性。
action recognitionweakly supervisedself-attentionvideo-level annotationsuntrimmed videos
发现论文，激发创造
  • 用于弱监督行为识别和检测的 UntrimmedNets

    本文介绍了一种新的弱监督架构，称为 UntrimmedNet，它可以直接从未剪辑的视频中学习动作识别模型，无需动作实例的时间注释。我们的 UntrimmedNet 通过两个重要组件实现，分类模块和选择模块，分别用于学习动作模型和推理动作实例的时间持续性。虽然我们的 UntrimmedNet 仅采用弱监督，但我们的方法在 THUMOS14 和 ActivityNet 两个数据集上的性能优于或可与那些强监督方法相媲美。

    Mar, 2017

  • 从未修剪的视频中单时间戳监督的动作识别

    使用单个时间戳代替昂贵的包含行动界限的监督信息，通过不断更新采样分布，进而使其收敛至判别性行动段的位置和范围，从而取得良好的视觉识别效果。

    Apr, 2019

  • 从未剪辑的视频中识别不确定动作

    本文提出了一种基于视频级别标签进行训练的视频动作识别模型，该模型利用大型图像数据集中训练的逐帧人物检测器，在多实例学习框架内实现。此外，我们使用新的概率多实例学习方法来估计每个预测的不确定性，并在 AVA 数据集上取得了第一个弱监督结果，在 UCF101-24 上获得了弱监督方法的最新成果。

    Jul, 2020

  • 基于背景建模的弱监督动作定位

    该研究提出了一种潜在方法，利用注意力模型进行弱监督学习，其可以检测出影片中的动作，而无需特定类别的标签， 并利用弱监督学习进行比较准确的学习和定位，成功地应用于 Instagram 中的不加筛选的视频之间。

    Aug, 2019

  • 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

  • 非修剪序列中无监督行为学习的联合视觉 - 时间嵌入

    本文提出了一种基于视觉和时间嵌入空间的非监督学习方法，在不需要手动注释的情况下，通过连续的视频帧中存在的视觉线索，成功地检测到相关的行动群簇，并且适用于时间分割任务。

    Jan, 2020

  • 层次结构潜在注意力建模的弱监督动作定位

    本文提出了一种基于注意力机制的分层结构潜在模型，用于学习特征语义的时间变化，通过两个组件进行实现：第一个是无监督的变点检测模块，通过在时间层次中学习视频特征的变化率来检测变点；第二个是基于注意力的分类模型，将前景的变点作为边界来选择。通过在两个基准数据集 THUMOS-14 和 ActivityNet-v1.3 上进行广泛实验，结果表明我们的方法优于当前最先进的方法，并且甚至与全监督方法具有可比较的性能。

    Aug, 2023

  • 一种用于弱监督时序动作定位的混合注意机制

    本论文提出了一种名为 HAM-Net 的新颖框架，该框架采用混合注意机制来解决现有方法中存在的问题，包括对背景活动的建模和完整性的捕捉，实验证明其在多个数据集上均取得了最新的最佳性能。

    Jan, 2021

  • 使用深度度量学习进行弱监督时序动作定位

    本文介绍了一种弱监督的时间动作定位方法，该方法只需要视频级别的动作实例作为训练数据，在视频的每个片段中生成行为标签，并学习不同动作实例之间的相似性，实验表明该方法在两个视频数据集上取得了有竞争力的结果。

    Jan, 2020

  • 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