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无监督的时序动作定位：基于自主学习的渐进式学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了时间行为定位（TAL）在视频中查找特定动作片段的方法，并提出了两个正则化项以适应时间约束条件。实验结果表明，该方法在TAL数据集上优于基线，并可推广到其他TAL方法。
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关键要点
- 本文研究时间行为定位（TAL）在不带剪辑的视频中查找特定动作片段的方法。
- 现有方法忽略了动作片段之间的潜在时间约束。
- 提出了两个正则化项：IntraC 和 InterC，以适应时间约束条件。
- 在 THUMOS14 和 ActivityNet1.3 数据集上进行了实验。
- 实验结果表明，该方法在定量和定性上优于基线。
- 所提出的正则化方法可推广到其他 TAL 方法，如 TSA-Net 和 PGCN。
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