自监督伪标签优化网络的弱监督时序动作定位方法及系统

本发明公开了一种自监督伪标签优化网络的弱监督时序动作定位方法及系统，将训练视频中所有片段划分为若干个类别簇，得到表示全局语义的原子动作特征；将表示全局语义的原子动作特征作为动作表征，将特征提取器提取的视频片段级特征映射为查询向量，并与原子动作特征共同参与注意力计算，生成包含全局上下文信息的增强片段表示；利用增强片段表示的高区分度特性识别不一致区域，通过收集连续两个训练时期生成的伪标签结果执行伪标签纠正，并采用亲和度搜索策略，利用特征相似度判断是否扩展标签范围，生成伪单帧标签yfp，通过一致性损失进行优化，得到定位结果。本发明显著降低了标注成本，有效减少背景干扰，提高动作定位的完整性与精度。