CVPRMay, 2023
基于提议的多实例学习用于弱监督时间动作定位
Proposal-Based Multiple Instance Learning for Weakly-Supervised Temporal Action Localization
Huan Ren, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang, Yongdong Zhang
TL;DR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。