Abstrakt. Vi får en uppsättning videoklipp, var och en kommenteras med en ordnad lista av åtgärder, såsom "walk" sedan "sitt" sedan "svara telefon" extraheras från, till exempel, tillhörande textskript. Vi försöker att tidsmässigt lokalisera de enskilda åtgärderna i varje klipp samt att lära oss en diskriminerande klassificering för varje handling. Vi formulerar problemet som en svagt övervakad tidsuppgift med orderbegränsningar. Varje videoklipp är indelat i små tidsintervall och varje tidsintervall för varje videoklipp tilldelas en åtgärdsetikett, samtidigt som den ordning i vilken åtgärdsetiketterna visas i de angivna kommentarerna respekteras. Vi visar att handlingsetikettuppdraget kan fastställas tillsammans med att lära sig en klassificering för varje handling på ett diskriminerande sätt. Vi utvärderar den föreslagna modellen på en ny och utmanande datauppsättning av 937 videoklipp med totalt 787720 ramar som innehåller sekvenser av 16 olika åtgärder från 69 Hollywood-filmer.
Den andra typen är en beställd lista över åtgärdsklasser som förekommer i videorna REF.
Weakly Supervised Action Labeling in Videos Under Ordering Constraints
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}