NTKs

研究人员提出用于无监督动作分割的深度核视频近似方法

研究人员开发了一种新颖的视频无监督动作分割方法，特别适用于无法存储或受限的大型数据集场景。该技术涉及在深度核空间内学习，以近似视频的帧分布，并使用最大均值差异（MMD）作为接近度度量。该方法利用神经切线核（NTKs）的描述能力，并避免在输入和核函数联合学习过程中出现平凡解。该方法在多个基准测试中表现出与最先进技术相媲美的性能，并且在分割数量未知时优于先前的方法。