Mar, 2024

通过学习非目标类别提升半监督时空动作定位

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TL;DR本研究提出了一种新的半监督时间动作定位 (SS-TAL) 方法，通过学习非目标类别来挖掘丰富的未标记视频中有价值的信息，并利用高质量的正负类别来指导学习，从而优于之前最先进的方法。
semi-supervised temporal action localizationss-talnon-target classespositive and negative losseslabeled and unlabeled videos
发现论文，激发创造
  • 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

  • 无监督的时序动作定位：基于自主学习的渐进式学习

    提出了一种新颖的自适应递增学习模型，通过改进聚类置信度和可变速增量实例学习策略的设计，提高无监督时间动作定位的效果。

    Dec, 2023

  • 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

  • 动作敏感度学习用于时间动作定位

    本研究提出了一种 Action Sensitivity Learning 框架，旨在识别和定位动作示例，并通过轻量级的 Action Sensitivity Evaluator 和 Action Sensitive Contrastive Loss 实现对应的学习和训练。实验结果表明，该框架在多种场景下均优于现有技术，达到了最高的平均 mAP 值。

    May, 2023

  • 利用文本信息提升弱监督的时间动作检测

    本文提出了一种利用文本信息来改进弱监督时间动作定位方法的算法，包括建立基于行为分类标签的文本描述，并通过文本分析找到与之相关的时间段以及通过视频分析来完整文本描述的生成目标。该方法在 THUMOS14 和 ActivityNet1.3 上取得了最领先性能，并且可以无缝地应用于现有方法，进一步提高其性能。

    May, 2023

  • 基于提议的时间动作定位与点级监督

    提出了一种用于点级别监督时序动作定位的新方法，通过生成和评估具有灵活时长的动作提案来定位动作，利用聚类算法生成密集伪标签提供更强的监督，并利用精细的对比损失进一步提高伪标签的质量，实验证明该方法在多个基准数据集上达到了与最先进方法相媲美甚至更好的性能。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • OpenTAL: 面向开放集合的时序动作定位

    本文提出了 OpenTAL 框架，以 Evidential Deep Learning 为基础解决了开放场景下不可避免的未知动作问题，该框架由三个方面组成：具有不确定性的动作分类、动作性预测和时间位置回归，实验结果证明了该方法的有效性。

    Mar, 2022

  • 测试时零样本时序动作定位

    通过引入一种新的方法 (T3AL)，该方法对 Temporal Action Localization (TAL) 进行 Test-Time adaptation，并采用自我监督学习的启发式程序进行动作区域定位，使用最先进的字幕模型提取的帧级文本描述进一步完善动作区域提案，实验证明 T3AL 在 THUMOS14 和 ActivityNet-v1.3 数据集上明显优于基于最先进视觉语言模型的零样本方法，证实了测试时间自适应方法的益处。

    Apr, 2024