Localisation d'actions faiblement supervisée

Dans le domaine de la vision par ordinateur, la tâche de localisation d'actions faiblement supervisée vise à former des algorithmes en utilisant des données d'activités vidéo sans frontières temporelles annotées, afin qu'ils puissent identifier des activités spécifiques dans les vidéos et fournir leurs heures de début et de fin de manière précise lors des tests. Cette tâche réduit considérablement le coût de préparation des données en diminuant la dépendance à de grandes quantités de données finement annotées, tout en améliorant les capacités de généralisation du modèle dans les applications réelles, ce qui lui confère une grande valeur de recherche et d'application.