[发明专利]一种基于时空关联学习的弱监督时序动作检测方法在审
| 申请号： | 202210383307.9 | 申请日： | 2022-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN114821772A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 夏惠芬;詹永照;朱斌 | 申请（专利权）人： | 常州机电职业技术学院 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙) 32258 | 代理人： | 杨闯 |
| 地址： | 213164 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于时空关联学习的弱监督时序动作检测方法，包括S1、通过I3D网络对视频帧提取特征；S2、对视频构建动态空间图网络结构，得到视频空间特征；S3、构建一维时序卷积网络，得到视频时序特征；S4、将时序特征和空间特征进行融合；S5、使用动作‑背景注意力机制，分别是动作注意力和背景注意力，分别用于池化原来的视频特征；S6、预测视频中动作和背景的时空关联的类激活序列，预测视频中的动作激活序列或背景激活序列，分别得到三个分类损失；S7、计算总损失函数；S8、将训练好的模型用来动作检测。本发明解决现有弱监督时序动作检测方法存在的动作示例不完整、不精确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 关联 学习 监督 时序 动作 检测 方法 | ||
【主权项】：
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