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FCS | 前沿研究：基于代理度量模型的弱监督动作时序定位 |
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论文标题：（基于代理度量模型的弱监督动作时序定位）
期刊：
作者：Hongsheng XU, Zihan CHEN, Yu ZHANG, Xin GENG, Siya MI, Zhihong YANG
发表时间：15 Apr 2023
DOI：
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导读
在视频中进行人工的帧级动作时序标注是既昂贵又耗时的，为了解决这一问题，本文提出了一种新的用于未裁剪视频中的弱监督时间动作定位方法—基于每个动作类的”代理向量”来训练深度学习模型。视频中每个动作的代理向量被用于测量该动作与不同原始动作的特征向量之间的距离。此外，本文提出了一种基于动作代理向量的度量损失函数，该度量损失函数不仅使训练出的模型能将相同的动作特征聚集在一起而且能使动作特征远离视频中的非动作片段特征。与目前最先进的弱监督动作时序定位方法相比，本文在 THUMOS14 和 ActivityNet1.2 数据集上取得了有竞争力的结果。
文章精要
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