摘要:
利用来自自然语言句子描述的带有动词和名词短语标注的视频,以弱监督的方式检测视频中的人-物交互,并检测视频多帧中的人和物体边界框,这里的弱监督指的是在训练时不需要边界框注释,同时,允许以零次学习的方式检测罕见和未见过的人-物交互。 主要创新点:引入了一种对比性的弱监督训练损失,可以在无边界框标注的情况 阅读全文
posted @ 2021-11-19 17:04
Lhiker
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Weakly Supervised Human-Object Interaction Detection in Video via Contrastive Spatiotemporal Regions
摘要:
本篇论文收录于ICCV2021,主要介绍了通过弱监督学习来检测视频中人和对象的交互,论文作者制作了一个网页以介绍论文,包括论文,数据集和代码的下载,地址如下:https://shuangli-project.github.io/weakly-supervised-human-object-detec 阅读全文
posted @ 2021-11-19 16:14
Lhiker
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