CVPRMar, 2021

利用动态时间规整学习区分原型

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TL;DR本文提出了 DP-DTW 方法，用于学习类别特定的判别式原型，以便在时间识别任务中实现更好的性能，并且结合端到端深度学习，可在标准基准测试中实现最先进的弱监督行动分割问题，并通过对所学行动原型的详细推理来启用输入视频的详细摘要，即可以通过将输入序列与行动原型对齐来获得基于行动的视频摘要。
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发现论文，激发创造
  • D3TW: 区分性可微分动态时间规整方法 用于弱监督动作对齐和分割

    本文提出了一种名为 D3TW 的新模型，通过创新性的弱监督序列排序方式，在视频中实现了弱监督行为对齐和分割，并在数据集上进行了测试。

    Jan, 2019

  • 用于端到端对齐路径学习的深度声明动态时间规整

    本文提出了一种基于双层优化和深度声明网络的 DTW 层，可以将 DTW 表示为连续的优化问题，并计算出最优的对齐路径，可用于自动化的时间序列数据对齐。

    Mar, 2023

  • 深度关注时间扭曲

    本文提出了一种神经网络模型来进行任务自适应时间对齐，使用注意力模型开发了一个明确的具有更大畸变不变性的时间对齐机制，并通过度量学习进行训练，与传统的基于 DTW 的可学习模型不同，它能够学习目标任务的最佳数据相关对齐，实验证明了我们模型在在线签名验证方面的超过 DTW 并且创造了最先进的性能。

    Sep, 2023

  • shapeDTW: 形状动态时间规整

    为解决全局 DTW 算法匹配不合理的问题，本文提出一种名为 shapeDTW 的改进算法，它根据点对点的局部结构信息来提高匹配的精度。当 shapeDTW 作为距离度量用于最近邻分类器时，它在 84 个 UCR 时间序列数据集的 64 个上显著优于 DTW，并且通过使用适当设计的局部结构描述符，在 18 个数据集上将准确率提高了 10% 以上。

    Jun, 2016

  • 时间序列分类和聚类的广义时间扭曲不变字典学习

    本文介绍了一种基于广义时间对齐的词典学习算法，该算法使用连续基函数来提高时间对齐的连续性，并通过优化问题来联合优化时间对齐路径、词典和稀疏系数。该算法在分类和聚类方面表现出优秀的性能，并已在公共数据集上进行了验证。

    Jun, 2023

  • 可学习的动态时间池化用于时间序列分类

    本文旨在通过提出一种动态时间池化技术（DTP）来改善现有卷积神经网络分类器在时间序列分类中舍弃时间信息的问题。结合动态时间扭曲（DTW）和卷积神经网络，实现对高层特征的汇聚和提取，通过在多个单元上进行优化，显著提高了分类性能。

    Apr, 2021

  • 利用判别式 teacher 进行时间扭曲的神经网络时间序列数据增强

    本文旨在解决时间序列分类数据集较小的问题，提出了一种基于动态时间规整的数据增强方法 guided warping，使用深度卷积神经网络和循环神经网络对 85 个时序数据集进行了评估。

    Apr, 2020

  • 基于专家增强的动态时间规整的异常检测

    我们提出了一种名为 E-DTWA 的新颖异常检测方法，它基于动态时间规整（DTW）算法，并加入了人在环路概念的额外改进，其主要优点包括高效的检测、基于专家检测反馈的灵活再训练以及低计算和空间复杂度。

    Oct, 2023

  • 评估时间序列数据的动态时间规整度量

    综合评估了不同动态时间规整测度在时间序列数据处理任务中的性能，并提出了基于变异类型选择适当动态时间规整测度的指南。

    Feb, 2024

  • 通过全局时间对齐和循环一致性进行表征学习

    本文提出了一种针对同一过程（如人类动作）的时间序列（例如视频）的弱监督表征学习方法，通过对全局时间序列进行对齐，并利用对齐的隐变量跨序列对的全局时间顺序作为监督信号进行表征学习，通过最优序列对齐进行嵌入网络的训练。通过大量实验表明，该方法在动作分类、少样本学习和视频同步等任务中均比之前的方法性能有了明显提高。

    May, 2021