关键词weakly supervised temporal action localization
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- 跨视频上下文知识的探索和利用，减少弱监督时序动作定位的歧义
通过在数据集中探索并利用跨视频的上下文知识，我们的研究提供了一种新方法来间接改善对细粒度行动模式的整体理解，并减少模糊性。通过提出一个端到端框架，我们的方法在几个数据集上得到了比最先进方法更好的表现。
- 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。
- ICCV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 - 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 - 弱监督时序动作定位的等效分类映射
提出了一种同时学习弱监督时间动作定位中两种定位 - 分类流程的学习框架，实现了等价分类映射机制，从而设计出更加有效的分类器。