OTAS: 无监督的面向对象的时间动作分割的边界检测

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内容提要

该文提出了一种半监督学习方法,用于解决工程视频中行为分割的问题。该方法适用于只有一小部分有标签数据和大量没有标签数据的情况。作者提出了两个新的损失函数和自适应边界平滑方法,并在三个基准测试中评估,结果表明它们显著提高了行为分割性能,并在使用少量标记数据的情况下取得了与全监督相当的结果。