本文提出了多种新颖的时序动作定位方法，包括自适应递增学习模型、半监督学习框架和弱监督定位框架。这些方法通过改进伪标签生成和对比损失等技术，显著提升了在多个数据集上的性能，超越了现有技术。

本文介绍了多种基于弱监督和深度学习的时序动作定位方法，如AutoLoc、SVTAS-RL和OTAS。这些方法通过新损失函数和优化策略，提高了在多个数据集上的定位精度和效率，尤其在长视频分析中表现突出。