学习半监督时间动作定位方法的仿真数据

本数据集聚焦于从噪声伪标签中学习的半监督时间动作定位方法。这些数据特别关注于如何在存在噪声的情况下，利用半监督学习方法提升动作定位的准确性和鲁棒性。数据集包含的关键变量包括动作类型、时间戳、伪标签、动作的起始与结束时间，以及影响动作定位的背景和光照环境特征。这一数据集为研究者提供了验证和优化半监督时间动作定位算法的重要基础，尤其是在面对噪声伪标签时。