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弱监督的时间动作本地化旨在通过仅将视频级标签作为监督来定位行动区域并同时确定未修剪视频中的动作类别。伪标签生成是解决具有挑战性的问题的一种承诺策略，但是熟悉的方法忽略了视频的自然时间结构，可以提供丰富的信息来协助这种常规过程。在本文中，我们通过推断出明显的摘要 - 特征提出了一种新型弱监督的时间动作定位方法。首先，我们设计了一个显着推理模块，该模块利用了临时邻居片段之间的变化关系以发现显着的摘要功能，这可以反映视频中的显着动态变化。其次，我们引入了一个边界改进模块，该模块通过信息介绍单元增强了显着的摘要功能。然后，引入了一个歧视增强模块，以增强摘要特征的歧视性质。最后，我们采用精致的摘要功能来制定高保真伪标签，可用于进行动作本地化网络的培训。对两个公开数据集进行的实验实验，即，Thumos14和ActivityNet V1.3，与最先进的方法相比，我们所提出的方法取得了重大改进。我们的源代码可在https://github.com/wuli555555/issf上找到。
UNIAP：通过几次学习
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