Weakly Supervised Action Localization

Im Bereich der Computer Vision zielt die Aufgabe der schwach überwachten Aktionserkennung darauf ab, Algorithmen mit Videoaktivitätsdaten zu trainieren, ohne annotierte zeitliche Grenzen zu verwenden. Dadurch sollen die Algorithmen in der Lage sein, spezifische Aktivitäten in Videos zu identifizieren und ihre genauen Start- und Endzeiten während des Testens bereitzustellen. Diese Aufgabe reduziert die Kosten der Datenvorbereitung erheblich, indem sie die Abhängigkeit von großen Mengen fein annotierter Daten verringert, und verbessert gleichzeitig die Generalisierungsfähigkeiten des Modells in realen Anwendungen. Dies macht es sowohl für die Forschung als auch für praktische Anwendungen sehr wertvoll.