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。