弱监督下动作定位更准
利用扩散模型生成高质量多模态特征图，有效改善弱监督时序动作定位中前景与背景的分离性，从而提升动作预测的完整性。
Yuanbing, Zou · 赵清杰 · Shanshan, Li
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025
利用硬掩码作为伪真值训练扩散模型，生成的特征图能有效分离前景与背景，减少漏检。
在THUMOS14上mAP@0.5比先前最优方法提升1.8个百分点，达到70.6%。
仅使用视频级标签，通过硬掩码策略自动生成帧级伪标签，降低标注成本。