Reconnaissance d'action faiblement supervisée

La reconnaissance d'actions faiblement supervisée (WSAR) dans le domaine de la vision par ordinateur consiste à identifier des actions dans des vidéos en utilisant des informations d'annotation limitées, telles que des annotations de points temporels simples au lieu d'annotations de segments temporels complets. Cette tâche vise à améliorer la capacité de généralisation et l'efficacité des données du modèle en réduisant sa dépendance aux annotations détaillées, permettant ainsi une reconnaissance d'actions plus efficace sur des jeux de données vidéo à grande échelle. Sa valeur d'application réside dans une réduction significative des coûts d'annotation, une accélération de l'entraînement et du déploiement du modèle, et elle est adaptée à de multiples scénarios, notamment la surveillance, l'analyse sportive, le diagnostic médical, et bien d'autres.