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ActPrompt：通过行动线索进行视频时间基础的领域内特征适应
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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
本研究提出了时间提示学习法（ActPrompt），解决了视频时间基础任务中的特征适应问题，提高了动态特征的识别效果，并适用于多种最先进方法。
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关键要点
- 本研究提出了时间提示学习法（ActPrompt）。
- 解决了视频时间基础任务中的特征适应问题。
- 针对预训练视觉语言模型在动态与静态对象之间的区分能力不足的挑战。
- 提出有效的领域内微调范式和行动线索注入的时间提示学习法。
- 研究表明该方法能显著提高动态特征的识别效果。
- 该方法适用于多种最先进的方法。
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