本研究提出了一种新的自监督学习方法,通过训练神经网络来识别视频中的不稳定运动并增强神经网络在小数据集上的训练。实验证明该方法在动作识别上有显著的传递性能提升。
提出了一种新颖的自监督学习方法
该方法学习动态运动变化的视频表征
通过训练神经网络区分不同时间变换的视频序列
无需人工标注数据即可识别不稳定运动
增强神经网络在小数据集上的训练
实验证明在UCF101和HMDB51上显著提高动作识别的传递性能
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。