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申请/专利权人:华南理工大学
摘要:本发明公开了基于Soft‑Teacher的半监督学习视频行为识别方法,涉及视频处理技术领域。获取视频样本数据,将视频样本数据划分为有标签数据和无标签数据;将有标签数据和无标签数据输入至训练好的视频行为识别模型中,得到最终视频行为类别的分类结果。本发明依赖少量标注数据以及大部分标注数据进行训练的方法,降低了视频数据标注任务的工作量;针对Transformer的丢失空间偏置问题,引入局部特征学习模块,同时为了更好地利用整个序列的数据,引入了序列池化技术来优化预测值。
主权项:1.基于Soft-Teacher的半监督学习视频行为识别方法,其特征在于,包括以下内容:获取视频样本数据,将视频样本数据划分为有标签数据和无标签数据;将有标签数据和无标签数据输入至训练好的视频行为识别模型中,得到最终视频行为类别的分类结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 华南理工大学 基于Soft-Teacher的半监督学习视频行为识别方法
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