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摘要：本发明基于特征迁移的类别增量学习弱监督时序动作定位方法，具体包括如下步骤：步骤1，获取视频数据集和对应真值标签集，并对视频数据集进行预处理，将预处理后的视频数据集分为训练视频集和测试视频集，把视频数据集预处理后的对应的真是标签分为训练集真值标签和测试集真值标签；步骤2，构建基于特征迁移的类别增量学习弱监督时序动作定位网络结构FTIL；步骤3，设计网络损失函数Los；步骤4，训练网络模型M；步骤5，在测试视频集上进行模型M测试，得到视频的动作定位结果，并对定位结果进行评价。采用本发明方法能够提高视频定位和动作识别的精度。
主权项：1.基于特征迁移的类别增量学习弱监督时序动作定位方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1，获取视频数据集和对应真值标签集，并对视频数据集进行预处理，将预处理后的视频数据集分为训练视频集和测试视频集，把视频数据集预处理后的对应的真是标签分为训练集真值标签和测试集真值标签；步骤2，构建基于特征迁移的类别增量学习弱监督时序动作定位网络结构FTIL；步骤3，设计网络损失函数Los；步骤4，训练网络模型M；步骤5，在测试视频集上进行模型M测试，得到视频的动作定位结果，并对定位结果进行评价。
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百度查询： 西安理工大学 基于特征迁移的类别增量学习弱监督时序动作定位方法
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