半监督主动学习视频行为检测

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该研究提出了一种利用半监督学习方法改进视频行为检测的方法,并通过结合已标注和未标注数据,使用分类一致性和时空一致性约束,提出了两个新的正则化约束条件,以处理视频中的背景和固定区域。实验证明,该方法在UCF101-24数据集上比最近的完全监督式方法提高了8.9%和11%,并在Youtube-VOS上的视频对象分割上表现出了很好的泛化能力。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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