本研究提出了一种新颖的外观-运动关联网络（UAAN），用于外部分布动作检测。该网络结合外观特征和运动上下文进行推理，实验结果表明其在多个数据集上优于现有方法，验证了在动态多媒体场景中的有效性。

该研究提出了一种基于条件分布和delta分布的参数估计框架，应用于目标检测和动作检测。通过元分析发现，计算机视觉应用普遍缺乏有效的不确定性量化方法，影响模型性能。研究还介绍了多种不确定性估计方法及其在深度学习中的应用，强调准确的不确定性估计对机器学习的重要性。

本文探讨了深度学习在运动员动作检测、帕金森病早期诊断和传感器状态监测中的应用。研究表明，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）显著提高了检测精度，尤其在多传感器系统中有效应对复杂性。此外，脉冲神经网络（SNN）在基于事件的目标检测中表现出色，展示了其在视觉领域的潜力。

该研究提出了一种结合判别模型和生成模型的混合方法，以提高计算机视觉中的模型性能，特别是在处理噪声标签和小数据集时。实验结果表明，该方法在目标检测和动作检测任务中表现优异。

本文介绍了一种基于Transformer的时空变换网络PAT，该网络通过多尺度时间特征学习视频中的复杂动作依赖关系。在多个数据集上，PAT的表现优于现有方法，提出的新颖注意力机制和算法显著提升了动作检测和分类的准确性。

本文提出了一种自我监督模型，能够在长视频中联合学习目标物体状态及其变化行为，采用噪声自适应加权模块进行训练，显著提升了目标动作和物体状态识别的性能。同时，研究探讨了弱监督学习方法在动作检测和分类中的应用，展示了在多个数据集上的良好表现。

本文介绍了一种新的多模态转换器网络，用于检测未修剪视频中的动作。该网络利用多模态注意机制计算不同空间和动态模态组合之间的相关性，并提出了一种算法来纠正相机运动引起的动态变形。实验证明，该方法在多个基准测试上优于现有方法，并在新教育活动数据集上进行了比较实验。