时序动作定位 | 基于期望最大化多实例学习的弱监督动作定位(ECCV 2020)

Weakly-Supervised Action Localization with Expectation-Maximization Multi-Instance Learning(EM-MIL)

每条曲线表示一个袋子，曲线上的点表示袋子中的实例。目标是找到一个概念点，这样每个正袋包含一些接近它的关键实例，而负袋中的所有实例都远离它。在E步骤中，使用当前的概念为每个积极的包选择关键实例。在M步中，使用关键实例和负包来更新概念。