文件名称:
SSTDA:[CVPR 2020]具有联合自我监督的时间域自适应（PyTorch）的动作细分-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-21
详细说明：具有联合自我监督的时域自适应的动作分段
这是我们论文的官方PyTorch实施：
具有联合自我监督的时域自适应的动作分段， ，， ，和 [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [] [] [ ]
尽管最近在完全监督的动作分割技术方面取得了进步，但是其性能仍不能完全令人满意。一个主要的挑战是时空变化的问题（例如，不同的人可能以各种方式进行相同的活动）。因此，我们利用未标记的视频来解决此问题，方法是将动作细分任务重新配置为跨域问题，该跨域问题是由时空变化引起的域差异。为了减少差异，我们提出了自我监督的时域自适应（SSTDA） ，其中包含两个自我监督的辅助任务（二进制和顺序域预测），以联合对齐嵌入本地和全局时域动态的跨域特征空间，从而实现更好的效果性能优于其他领域适应（DA）方法。在三个具有挑战性的基准数据集（GTEA，50份沙拉和早餐）上，SSTDA远远领先于当前的最新方法（例如F1
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