[发明专利]通过稀疏时间池化网络的弱监督动作定位在审
| 申请号： | 201880044450.7 | 申请日： | 2018-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN110832499A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 刘汀;G.普拉萨德;P.X.阮;B.韩 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了用于弱监督动作定位模型的系统和方法。根据本公开的示例方面的示例模型可以使用诸如卷积神经网络的机器学习模型来对未修剪的视频中的动作进行定位和/或分类。示例模型可以在给定视频级类别标签的情况下预测人类动作的时间间隔，而不需要动作的时间定位信息。示例模型可以识别动作并通过视频帧的自适应时间池化标识与动作相关联的关键帧的稀疏集合，其中模型的损失函数由分类错误和帧选择的稀疏性组成。在用稀疏关键帧注意进行动作识别之后，可以使用时间类别激活映射提取动作的时间建议，并可以估计与目标动作相对应的最终时间间隔。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 稀疏 时间 网络 监督 动作 定位 | ||
【主权项】：
暂无信息
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