arXiv Computer Vision· Tianyu Yan, Qingyi Yang, Qin Yang, Xufei Guo, Yuan Tang, Rui Wang, Yixue Hao, Long Hu·· 4 小时前AI 评分22
CoDy：用编解码动态作为互补先验的无监督时序动作定位
CoDy: Codec Dynamics as Complementary Priors for Unsupervised Temporal Action Localization
AI 导读
CoDy 利用视频编解码器的图像组量化模式与运动矢量、残差变化，为无监督时序动作定位提供互补先验。该框架通过置信度感知的共识聚类融合编解码增强视图与 RGB、光流，生成软伪标签，并将编解码动态转为类别无关的边界先验以监督边界学习。在 THUMOS14 和 ActivityNet v1.3 上，CoDy 取得当前最优定位性能，且编解码分支仅用于训练，推理时不增加额外计算。
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