ECCVOct, 2020

弱监督时序动作本地化的双流一致性网络

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TL;DR本文提出了一种名为 Two-Stream Consensus Network (TSCN) 的框架，用于解决在视频级别上监督的情况下，弱化监督下 temporal action localization 的困难问题，并通过新的 attention normalization loss 促进模型训练和消除假阳性行动提议，实验结果表明该方法优于当前最先进的方法，即使在某些最新的全面监督方法中也能取得可比较的结果。
weakly-supervisedtemporal action localizationvideo-level supervisiontwo-stream consensus networkattention normalization loss
发现论文，激发创造
  • 跨模态共识网络用于弱监督时间动作定位

    本文提出了一种跨模态共识网络以解决弱监督时间动作定位任务中现有特征提取器提取的不是任务特定特征的问题，并使用了跨模态注意机制和相互学习来产生更有代表性的特征。在 THUMOS14 和 ActivityNet1.2 数据集上的实验结果表明，此方法产生的特征实现了时间动作定位的最新成果。

    Jul, 2021

  • 双向语义一致性约束的弱监督时间动作定位

    该研究提出了一种名为双向语义一致性约束的方法来改善当前弱监督下的视频分类及定位发现问题。该方法采用时间相关增强来打破正样本动作与其 co-scene 动作之间的相关性，通过语义一致性约束来获得足够的信息区分两者，从而较好地应用于当前的 WTAL 方法，并且在 THUMOS14 和 ActivityNet 数据集上取得了较好的性能。

    Apr, 2023

  • W-TALC: 弱监督下的时间活动定位和分类

    该论文提出了一种仅使用视频级标签的弱监督时序活动定位与分类框架，利用相关性来实现活动的时序定位，并在 Thumos14 和 ActivityNet1.2 数据集上实现了比当前最先进方法更好的性能。

    Jul, 2018

  • ACSNet: 用于弱监督时序动作定位的动作 - 上下文分离网络

    本文引入了 ACSNet 以达到精确的弱监督时间动作定位，即通过关注机制，使用前景 - 背景分支和动作 - 背景分支来区分前景、背景、动作和环境，并使用辅助上下文类别进行扩展标签来帮助学习动作上下文分离，并在 THUMOS14 和 ActivityNet v1.2/v1.3 数据集上进行了实验。本文提出的 ACSNet 在现有的 WS-TAL 方法中获得了巨大的优势。

    Mar, 2021

  • 基于局部全局背景建模的弱监督时序动作定位

    本研究基于 BaSNet 的 WS-TAL 任务使用 MIL 训练了 Local-Global Background Modeling Network（LGBM-Net）模型，通过集成多个模型获得最终检测结果，测试集 mAP 达到 22.45%。

    Jun, 2021

  • 通过学习明确的动作和情境子空间，实现弱监督的时间行为定位

    通过学习两个特征子空间（分别专门用于行为和背景）并利用时空运动预测来促进两个特征子空间的学习，本文提出了一种解决弱监督时间动作本地化的方法，该方法在 THUMOS14、ActivityNet v1.2 和 v1.3 数据集上优于现有的 WS-TAL 方法。

    Mar, 2021

  • AutoLoc: 弱监督时序动作定位

    本文提出了一种基于弱监督的时序动作定位框架 AutoLoc, 运用 Outer-Inner-Contrastive (OIC) 损失函数，通过自动发现分段级别监督训练出定位模型，模型在 THUMOS'14 数据集中，IoU 阈值为 0.5 时，平均精度从 13.7% 提高至 21.2%，在 ActivityNet 数据集中，平均精度从 7.4% 提高至 27.3%。

    Jul, 2018

  • 重新思考 Faster R-CNN 架构，用于时间段行为定位

    介绍了基于 Faster R-CNN 的 TAL-Net 方法，通过多尺度架构、适当扩展感受野、多流特征融合等方式改进了视频中的时间动作定位，实现了在 THUMOS'14 目标检测基准和 ActivityNet 挑战赛中的平均最优表现。

    Apr, 2018

  • ACGNet: 基于动作补充图网络的弱监督时序动作定位

    本文提出了一种基于图卷积神经网络的新方法 ACGNet，用于增强视频级别标注数据下的弱监督时序动作定位问题，取得了在 THUMOS'14 和 ActivityNet1.2 数据集上的优越结果。

    Dec, 2021

  • 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