Self Supervised Action Recognition

La Reconnaissance d'Actions Auto-Supervisée est une technique de vision par ordinateur qui apprend automatiquement des représentations d'actions dans les vidéos à partir de données non annotées, visant à améliorer la compréhension du modèle des scènes dynamiques complexes. Cette méthode utilise des mécanismes d'apprentissage auto-supervisé pour extraire des caractéristiques à partir de grandes quantités de données vidéo non étiquetées, optimisant ainsi la précision et la robustesse de la reconnaissance d'actions. Elle est largement appliquée dans des domaines tels que la surveillance intelligente, l'interaction homme-machine et l'analyse comportementale, possédant une valeur d'application considérable.