I detta arbete tar vi itu med uppgiften att svagt övervaka mänskliga åtgärder segmentering i långa, ogenomträngliga videor. Nya metoder har förlitat sig på dyra inlärningsmodeller, såsom Recurrent Neural Networks (RNN) och Hidden Markov Models (HMM). Dessa metoder lider emellertid av dyra beräkningskostnader och kan därför inte användas i stor skala. För att övervinna begränsningarna är nyckeln till vår design effektivitet och skalbarhet. Vi föreslår en ny handlingsmodellering ram, som består av ett nytt temporalt konvolutionsnätverk, som heter Temporal Convolutional Feature Pyramid Network (TCFPN), för att förutsäga ramvisa åtgärdsetiketter, och en ny utbildningsstrategi för svagt övervakad sekvensmodellering, som heter Iterative Soft Boundary Conmission (ISBA), för att anpassa åtgärdssekvenser och uppdatera nätverket på ett iterativt sätt. Det föreslagna ramverket utvärderas på två referensdataset, Frukost och Hollywood Extended, med fyra olika utvärderingsmått. Omfattande experimentella resultat visar att våra metoder uppnår konkurrenskraftiga eller överlägsna prestanda jämfört med toppmoderna metoder.
Ding m.fl. REF föreslog ett pyramidnätverk för tidskonvolutionsfunktioner för att förutsäga ramvisa etiketter och använda mjuk gränstilldelning för att iterativt optimera segmenteringsresultaten.
Weakly-Supervised Action Segmentation with Iterative Soft Boundary Assignment
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}