一种基于自训练的视频动作检测伪标签去噪方法及系统

本发明公开了一种基于自训练的视频动作检测伪标签去噪方法及系统，涉及电力系统视频智能安监领域，用于提升视频动作检测模型利用未标注视频数据的能力，包括：使用基于师生模型的半监督框架在不加入额外参数限制下降低低质量伪标签的噪声，提升对无标签视频数据的利用效率。将伪标签根据评估质量由高至低排序，保证模型对不同质量伪标签的差异化学习；通过自精调模块提升低质量伪标签的精度；基于改进的伪标签，进一步提出了一种基于时序预测不变性的训练方法来帮助模型学习到更鲁棒的时空特征。相比于一般的半监督方法，本发明首次在半监督视频动作检测领域引入了主动学习和伪标签自精调技术，可以生成比默认自训练设置下精度更高的伪标签。