AAAISep, 2020

通过解耦场景和运动来增强无监督视频表示学习

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TL;DR提出了一种解耦场景和物体运动信息的 DSM 方法，通过构造正负剪辑来加强模型对物体运动信息的关注，减少场景信息的影响，并在两项任务上进行实验，发现在 UCF101 和 HMDB51 数据集上动作识别任务的准确率分别提高了 8.1％和 8.8％。
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发现论文，激发创造
  • 通过上下文和运动解耦实现自监督视频表示学习

    本文提出了一种自监督学习的方法，通过在压缩视频中提取关键帧和动态向量来分别监督上下文和动态信息，并同时设计了两种预设任务，即上下文匹配任务和动态预测任务，以提高视频表示的质量和行动识别准确性。

    Apr, 2021

  • 通过识别时间转换进行视频表示学习

    本研究提出了一种新颖的自监督学习方法来学习对于动态运动变化有响应的视频表征，通过训练神经网络来区分不同的时间变换的视频序列，使得无需人工标注数据即可准确地识别视频中的不稳定运动并增强神经网络在小数据集上的训练。该方法经过实验证明，可显著提高 UCF101 和 HMDB51 上的动作识别的传递性能。

    Jul, 2020

  • DEVIAS: 为整体视频理解学习动作和场景的脱缰视频表示

    通过 Disentangled VIdeo representations of Action and Scene (DEVIAS) 提出了一种细分行动和场景表示的方法，利用 slot attention 和辅助任务来有效提高视频理解性能。

    Nov, 2023

  • 通过密集轨迹聚类进行视频表征的非监督学习

    本文提出了一个基于无监督学习的方法来学习视频中的动作识别表示，该方法结合图像表示中的两种顶级目标 —— 实例识别和局部聚合，以及通过 IDT 描述符构成的集群。使用此方法，我们在 UCF101 和 HMDB51 动作识别基准测试中取得了优异的结果，并且成功捕捉了视频动态。

    Jun, 2020

  • 编辑你的动作：时空扩散解耦学习用于视频动作编辑

    通过提出一种一次性视频运动编辑方法（Edit-Your-Motion），利用详细提示引导学习策略（DPL）对时空扩散模型进行空间 - 时间特征解耦，从而实现对视频对象内容和运动的编辑。该方法比其他方法表现更好，能够生成更加激动人心和多样化的视频。

    May, 2024

  • 低维物体运动多目标发现

    本文提出一种基于像素几何和物体运动模型的运动预测方法，通过将图像分为运动一致的区域并利用深度构建最佳匹配的流场基础来减少从单个图像重建流场的不确定性，并在场景结构和物体运动建模方面取得了最新的结果，同时对预测深度图的评估显示出可靠的单眼深度估计性能。

    Jul, 2023

  • 无监督学习视角不变动作表示

    提出一种无监督学习框架，利用未标记的数据来学习视频表示，通过学习推断不同视图的三维运动，捕捉视角不变的动作特征，以及增强视角不变特征的学习方法，并在多个数据集上证明该方法对动作识别的有效性。

    Sep, 2018

  • 发现可移动的物体

    本文针对对象发现这一问题，通过选择动态对象并使用自编码器提取图像特征并加入来自运动分割的弱学习信号，成功地从复杂场景中分离出运动和静止的动态对象，相较于其它抽象特征的方法在 KITTI 数据集上有更好的表现。

    Mar, 2022

  • 视频中动作、前景和背景特征的分离

    本文介绍了一种非监督框架来提取视频表征的语义丰富特征，并提出了一个深度卷积神经网络来分离运动、前景和背景信息。实验结果表明，该网络可以在视频中成功分割前景和背景，并基于分离的运动特征更新前景外观。此处提供的预训练方法可以优于随机初始化和自动编码器预训练，促进了区分性分类任务。

    Jul, 2017

  • 视频的无监督学习长期运动动态

    本文提出了一种无监督表征学习方法，可以紧凑地编码视频中的运动依赖。利用 RNN Encoder-Decoder 框架预测序列化的原子级 3D 流，以有效地减少学习框架的复杂性。该方法可以用于运动分类和识别等多种应用。

    Jan, 2017