ICCVAug, 2019

基于背景建模的弱监督动作定位

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TL;DR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。
latent approachaction detectionattention modelingweakly-supervised learninginstagram videos
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于生成式注意模型的弱监督动作定位

    本文提出了一种使用条件变分自编码器模型来处理弱监督下的动作定位问题的方法，通过建立一个概率模型来模拟每一帧在给定关注度的情况下应当属于动作或非动作中的哪一类，从而有效地解决了动作与上下文之间相互混淆的问题。

    Mar, 2020

  • 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

  • 基于不确定性建模进行弱监督时序动作定位

    该论文提出了一种新的关于背景帧的观点，在这个观点中，背景帧是关于其不一致性的离群样本，通过学习不确定性，背景帧可以被检测出来，而这种不确定性的学习是通过多实例学习实现的，进一步引入了一个背景熵损失以更好地鉴别背景帧。研究表明，我们的不确定性建模可以有效地减轻背景帧的干扰，并且在 THUMOS'14 和 ActivityNet（1.2 和 1.3）基准测试上取得了明显优于最先进方法的性能表现。

    Jun, 2020

  • 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

  • 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

    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。

    Feb, 2019

  • 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

  • 背景点击监督下的时间动作定位

    本文提出的 BackTAL 方法通过背景视频帧上的标签训练了一个更强的动作本地化器，相比传统的弱监督方法，其采取的动作 - 点击监督框架节省了注释成本并稳定提高了本地化性能。

    Nov, 2021

  • 视频中的弱监督行为选择学习

    该研究使用 action selection learning（ASL）方法来解决仅拥有视频级别标签的情况下本地化视频中的动作的问题，并在两个流行的基准测试中优于领先的基线，同时还分析了 ASL 的属性和动作性质。

    May, 2021

  • 弱监督时间动作定位的背景抑制网络

    本文提出背景抑制网络 (BaS-Net) 来解决仅具备视频层级标签、而没有帧级标签的弱监督时序动作定位问题；该网络结构采用两个分支和非对称训练策略来抑制背景帧的激活，有效地提高了动作的定位表现。实验验证表明，BaS-Net 在 THUMOS'14 和 ActivityNet 等基准测试上的表现优于当前最先进的方法。

    Nov, 2019