カリキュラム予測を備えたメモリ支援型知識転送フレームワークを用いた弱教師ありオンライン活動検出

研究背景と研究意義 近年、ビデオ理解分野における弱教師ありオンライン活動検出(Weakly Supervised Online Activity Detection, WS-OAD)は、高度なビデオ理解の重要な課題として広く注目されています。この課題の主な目標は、安価なビデオレベルのアノテーションのみを利用して、ストリーミングビデオ内で進行中の活動をフレーム単位で検出することです。このタスクは、自動運転、公共安全監視、ロボットナビゲーション、拡張現実など、多くの実用的な応用分野で重要な価値を持っています。 完全教師あり手法(Fully Supervised Methods)はオンライン活動検出(OAD)で顕著な進展を遂げましたが、フレームレベルの密なアノテーション(Frame-level A...