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基于关系感知的弱监督时序动作定位的任务书
一、背景及研究意义
近年来，随着视频技术的发展，日益多的视频数据被不断产生。其中又以人类各类日常活动视频为主，如行走、跳跃、打球、做饭等。研究表明，对于这些人类活动的识别和理解有着广泛的应用，如体育比赛、监控、自动驾驶等。其中，时序动作定位（TemporalActionLocalization）是对视频中动作范围的定位任务。它旨在准确地确定视频中的每个动作发生的开始和结束位置。
在过去，许多方法使用基于强监督的策略来解决这一问题。但是，强监督要求有标准的动作标记或边界框标记，而这些标记通常需要大量的人工标注，这不仅非常耗时，而且具有很高的人力和成本，因此不适用于大规模视频数据的标注。为了克服这一问题，近年来逐渐发展的是基于弱监督的时序动作定位。
基于弱监督的时序动作定位旨在使用少量或零标注便可解决时序动作定位问题。最常用的方法是将视频划分成不同的时间段，并尝试将每个时间段标记为正样本或负样本。然后，使用分类模型或回归模型来预测每个时间段是否包含动作以及它所包含的动作的起始和结束时间。
然而，在实际应用中，时序动作定位面临许多挑战。例如，视频中可能存在多个重叠和非重叠动作，从而增加了定位的难度。此外，由于视频中存在各种各样的环境噪音，例如光线和背景干扰、摄像机移动等，这些噪音可能导致异常或误报。因此，仅使用传统的分类或回归模型可能无法有效识别和定位时序动作。
为了进一步提高时序动作定位的性能，本任务的研究目标是设计一个基于关系感知的弱监督时序动作定位方法。
二、研究内容
本任务要求设计一个基于关系感知的弱监督时序动作定位方法，具体内容如下：
1.设计模型结构
尝试使用关系网络或注意力机制建立模型。将模型应用于视频时间段的分类和回归，提取视频序列的关键帧及其对应的时间信息，以实现时序动作定位任务。
2.数据获取、预处理及评估
使用公开数据集进行实验。例如，THUMOS14数据集。通过数据集获取和预处理，分割视频段。运用评价指标如平均精读率（AveragePrecison）,重叠率等进行评估。
3.对比实验
比较设计的基于关系感知的弱监督时序动作定位方法与目前最优秀的基于弱监督的时序动作定位方法，如W-TALC,TGA等。
三、预期成果
1.设计一种基于关系感知的弱监督时序动作定位方法，能够有效识别和定位时序动作。
2.实现并验证设计方法在公开数据集上的性能。
3.与当前最优秀的基于弱监督的时序动作定位方法进行比较，以证明所提出的方法的有效性和优越性。
4.发表研究论文并撰写研究报告。
四、存在的难点
1.如何在大规模视频数据上使用弱监督方法有效定位时序动作。
2.如何处理视频中的多种动作和环境干扰，使其在弱监督范式下具有鲁棒性。
3.如何优化关系网络或注意力机制，以获取更准确的时序动作位置，特别是包含大量重叠的动作序列。