Weakly Supervised Temporal Action

Weakly-supervised temporale Aktionserkennung ist ein Teilbereich der Computer Vision, der sich auf das Training mit nur videoebenen Labels konzentriert, um die genauen Zeitpunkte von Aktionen in Videos zu identifizieren und zu lokalisieren. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, die Start- und Endzeiten von Aktionen präzise zu bestimmen, indem das Modell die allgemeinen Merkmale des Videos lernt, ohne auf framebasierte oder segmentbasierte Annotationen zurückzugreifen. Dies reduziert nicht nur die Kosten für die Datenaufbereitung, sondern verbessert auch die Generalisierungsfähigkeit des Modells, was es für die Analyse und Verarbeitung großer Video-Datensätze wertvoll macht.