Apr, 2020

标签平滑的行动预测知识蒸馏

PDF
TL;DR本研究提出了一种基于 LSTM 网络的多模态框架，用于捕捉和模拟多标签的行动预测问题，并引入标签平滑的概念，以提高机器人技术在人机交互、辅助生活和自动驾驶等领域的预见性。
action anticipationlabel smoothingmulti-label problemlstm networkshuman-robot interaction
发现论文，激发创造
  • 基于文本的知识助力视觉：视频行为预测的简单跨模态蒸馏

    本研究将预训练语言模型中的知识转移应用于视觉模型中，以提高动作预测的效果，实验表明简单的蒸馏技术可以在两个动作预测数据集上实现一定的相对增益。

    Oct, 2022

  • 通过想象学习预测自我中心动作

    本论文衡量了自主驾驶和机器人等实际应用中关键领域的动作预测任务。为了更准确的预测未来的动作，提出利用未观察的帧的标志挖掘做出预测，利用 ImagineRNN 将动作预测分解为一系列未来功能预测，并通过代理任务和残差预测进一步改进模型。

    Jan, 2021

  • 促进 LSTMs 早期预测动作

    本文提出了一种新的动作预测方法，该方法基于多阶段 LSTM 网络并运用上下文感知和动作感知特征以及引入了一种新的损失函数，可以在视频序列仅有少量片段的情况下实现高准确度的预测，并在多个公开数据集上超过了先前最优的动作预测方法，相对提升了 22.0％（JHMDB-21），14.0％（UT-Interaction），和 49.9％（UCF-101）的准确率。

    Mar, 2017

  • 行为预测的深度学习技术综述

    该研究对行为预测算法在日常生活场景中的最新进展进行了回顾和分类总结，着重关注深度学习方法。此外，研究还探讨了常见的评估指标和数据集，并提出了未来的研究方向。

    Sep, 2023

  • 重新思考长期行动预测的学习方法

    ANTICIPATR 模型使用 segment-level representations 和 video-level representation 进行时间跨度较大的 action anticipation 任务，能够直接预测未来一段时间的行为实例。在 Breakfast、50Salads、Epic-Kitchens-55 和 EGTEA Gaze+ 数据集上得到了较好的结果。

    Oct, 2022

  • 通过预测未来动态图像来预测动作

    本文提出了一种使用动态图像和定制损失函数的生成模型来预测人类行为的方法，该方法在三个基准测试中相较于现有的最佳方法增强了 4% 至 5.2% 的预测准确性。

    Aug, 2018

  • 人类中心视频中基于知识引导的短上下文动作预测

    本文通过将符号性知识图谱融入变换网络，提高了视频段期望动作的预测准确性，从而加快了编辑工作流程，并通过提供叙事建议来促进创造力。在 Breakfast 和 50Salads 两个基准数据集上，我们的方法在使用短视频上下文进行长期动作预测方面，超过了现有最先进方法高达 9%。

    Sep, 2023

  • 通过对抽象目标的建模预测下一步行动

    使用可变循环网络，结合视觉表示来提取目标信息，设计了一种抽象目标，用于减少人类行为预测中的不确定性，实验结果在多个数据集上达到了最新的最佳表现。

    Sep, 2022

  • 预测未来：联合学习模型用于行动预测

    本篇论文提出了一种行动预测模型，受人类神经结构的启发，在预测未来视觉和时间表现方面，能够预测合理的未来行动，并证明使用视觉和时间语义的场景表示结合递归生成对抗网络 (GAN) 框架可以实现未来表现的表示综合，该模型在多个数据集上优于当前最先进的方法。

    Dec, 2019

  • 基于第一人称视频的动作预测的滚动展开 LSTM

    本文提出了一种基于 Rolling-Unrolling LSTM、序列完成预训练技术和 Modality ATTention 机制的方法来预测自我中心视频中未来的行动和交互对象，并在 EPIC-Kitchens、EGTEA Gaze + 和 ActivityNet 数据集上验证了其有效性。

    May, 2020