基于Soft-Teacher的半监督学习视频行为识别方法

本发明公开了基于Soft‑Teacher的半监督学习视频行为识别方法，涉及视频处理技术领域。获取视频样本数据，将视频样本数据划分为有标签数据和无标签数据；将有标签数据和无标签数据输入至训练好的视频行为识别模型中，得到最终视频行为类别的分类结果。本发明依赖少量标注数据以及大部分标注数据进行训练的方法，降低了视频数据标注任务的工作量；针对Transformer的丢失空间偏置问题，引入局部特征学习模块，同时为了更好地利用整个序列的数据，引入了序列池化技术来优化预测值。