Dense händelsetextning syftar till att upptäcka och beskriva alla händelser av intresse som finns i en video. Trots den avancerade utvecklingen på detta område tar befintliga metoder itu med denna uppgift genom att använda täta temporalanteckningar, som är dramatiskt källkrävande. I detta dokument formuleras ett nytt problem: svagt övervakad tät händelserubrikering, som inte kräver tidssegmentanmärkningar för modellutbildning. Vår lösning är baserad på det en-till-en korrespondens antagande, varje bildtext beskriver ett temporal segment, och varje temporal segment har en bildtext, som innehåller i nuvarande referensdatauppsättningar och de flesta verkliga fall. Vi sönderdela problemet i ett par dubbla problem: händelsetext och mening lokalisering och presentera ett cykelsystem för att träna vår modell. Omfattande experimentella resultat ges för att visa förmågan hos vår modell på både tät händelsetextning och mening lokalisering i videor.
REF föreslår svagt övervakad tät händelserubrikering, som inte kräver tidssegmentanmärkningar, och bryter ner problemet i ett par dubbla uppgifter.
Weakly Supervised Dense Event Captioning in Videos
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}