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摘要
弱监督时序动作定位旨在于仅在视频级标签的监督下，定位未剪辑视频中的动作时间边界，并识别定位结果所对应的动作类别．由于缺少动作在时间上的标注信息，目前大多数弱监督时序动作定位方法通过聚合具有高激活值的显著动作特征来优化分类损失函数的方式训练动作定位网络，这会导致网络过度关注动作片段的关键部分，忽视了视频中部分难以分类的模糊动作片段，难以保证定位结果的完整性．基于上述问题，提出了一种具有多分支注意力机制的网络框架，分别对视频中的显著动作片段、显著背景片段和难以分类的模糊动作片段进行建模．同时，基于上述的多分支注意力权重，构建了3个相应的时域类激活序列优化动作分类损失函数，使网络能够分离视频中的显著动作特征与显著背景特征．为了使网络捕获更加完整的动作片段，基于对比学习设计了模糊动作对比损失函数，在显著特征的引导下细化视频中的模糊动作特征，使网络能够感知精确的动作时间边界，以避免完整动作的截断现象发生．所提方法在2个主流的弱监督时序动作定位数据集THUMOS-14和ActivityNet-1.2上的定位性能均超过了之前的方法．具体而言，所提方法的定位性能相比于之前的方法在上述两个数据集中分别提升了1.6%和1.3%，充分体现了所提方法的有效性．
- 出版日期2023
- 单位天津大学
