AAAIJan, 2021

一种用于弱监督时序动作定位的混合注意机制

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TL;DR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。
weakly supervisedtemporal action localizationmultiple instance learninghybrid attention mechanismbackground activity modeling
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

  • 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

  • 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

  • 稀疏时域池化网络弱监督动作定位

    该篇论文提出了一种利用卷积神经网络进行弱监督时间动作定位的算法，其通过学习视频级别的类标签来预测人类动作的时间区间，利用注意力模块鉴别与目标动作有关的重要片段，并通过自适应时间池化融合这些关键片段，同时在损失函数中考虑视频级别的动作分类误差和这些关键片段的稀疏性，利用类别激活和类别无关的注意力在推断时提取和评分时间建议，以估计与目标动作对应的时间区间，在 THUMOS14 数据集上取得了最先进的结果，并具有卓越的 ActivityNet1.3 性能。

    Dec, 2017

  • ACM-Net: 弱监督时间动作定位的动作上下文建模网络

    本文提出了一种称为 ACM-Net 的动作上下文建模网络，它在体现动作实例、上下文和非动作背景部分的同时，采用了三分支注意模块来给每个时间点分手概率，并构建了三分支类激活序列来分别表示这三部分，通过在 THUMOS-14 和 ActivityNet-1.3 上的实验证明了这种方法能够胜过当前最先进的方法，甚至能够与完全监督方法达到可比较的性能水平。

    Apr, 2021

  • 弱监督时序动作分割的混合 RNN-HMM 方法

    提出了一种层次化方法，通过结构化识别来解决从有序动作标签中弱监督学习人类动作的问题，并将一帧 RNN 模型与粗略概率推理相结合，以实现长序列的时间对齐和迭代训练。

    Jun, 2019

  • 弱监督时序动作定位的前景 - 动作一致性网络

    本文提出了一种名为 FAC-Net 的框架，基于 I3D 骨干结构，在其上附加了三个分支，分别是类别感知前景分类分支，类不可知的注意力分支和多实例学习分支。该框架可用于处理高水平视频理解中的弱监督时间行为定位任务，并在 THUMOS14 和 ActivityNet1.3 上取得了最先进的性能。

    Aug, 2021

  • 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

  • 基于提议的多实例学习用于弱监督时间动作定位

    研究了针对弱监督下的时空动作定位问题，提出了一种基于提议的多实例学习框架，其中包括环绕对比特征提取模块来抑制具有对比性的短提议、提议完整性评估模块来抑制低质量提议以及实例级别排名一致性损失来实现动作定位。实验结果表明，该方法性能优越。

    May, 2023