I svagt övervakade temporal aktion lokalisering, tidigare arbeten har misslyckats med att lokalisera täta och integrerade regioner för varje hel åtgärd på grund av överskattning av de mest framträdande regionerna. För att lindra denna fråga föreslår vi ett marginaliserat genomsnittligt uppmärksamhetsnät (MAAN) för att undertrycka det dominerande svaret från de mest framträdande regionerna på ett principfast sätt. MAAN använder en ny marginaliserad genomsnittlig aggregation (MAA) modul och lär sig en uppsättning latenta diskriminativa sannolikheter på ett end-to-end-sätt. MAA prover flera undergrupper från video sippet funktioner enligt en uppsättning latent diskriminativa sannolikheter och tar förväntan över alla genomsnittliga delmängd funktioner. Teoretiskt visar vi att MAA-modulen med inlärda latent diskriminativa sannolikheter framgångsrikt minskar skillnaden i svar mellan de mest framträdande regionerna och de andra. Därför MAAN kan generera bättre klass aktiveringssekvenser och identifiera tät och integrerad åtgärd regioner i videorna. Dessutom föreslår vi en snabb algoritm för att minska komplexiteten i att bygga MAA från O(2 T ) till O(T 2 ). Omfattande experiment på två storskaliga videodataset visar att vår MAAN uppnår en överlägsen prestanda på svagt övervakad tidsaktivitetslokalisering.
REF genomförde delprov baserade på aktivering för att undertrycka det dominerande svaret från de diskriminerande åtgärdsregionerna.
Marginalized Average Attentional Network for Weakly-Supervised Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}