SnapLog 用 ViT 帧嵌入加 K-Means 分割、R(2+1)D 少样本分类，把厨房视频转成事件日志，Top-3 达 90% 与 85%
该工作提出 SnapLog 流水线，先用预训练 ViT 逐帧编码并基于帧间相似度矩阵做 K-Means 时序分割与贪心合并，再用预训练于 Sports-1M 的 34 层 R(2+1)D 编码器加线性分类头做广义少样本事件分类，从而把原始视频转成带时间戳的事件日志（可输出确定性日志或保留标签概率分布的含不确定性日志）；在 TUM Kitchen 的 16 段布朗尼烘焙视频与 Epic Kitchens-100 的 24 段厨房清洁视频上，分割帧级准确率为 74.3% 与 67.7%，分类在增强加 100 个重叠片段设置下 Top-3 达 90.1% 与 85.4%，并可从 TUM 日志中发现基本合理的布朗尼烘焙流程模型。