MMAug, 2021

面向身份感知的图记忆网络用于动作检测

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TL;DR通过具有层级结构的图神经网络和注意力机制，提出了一个对于同一身份和不同身份之间的长期关系建模以及身份感知的研究，以显式地突出演员的身份信息，并在 AVA 数据集上获得了最先进的结果。
action detectionvideo understandinggraph memory networkidentity-awareattention module
发现论文，激发创造
  • 身份感知图神经网络

    本文提出了一种名为 Identity-aware Graph Neural Networks (ID-GNNs) 的消息传递图神经网络，通过节点中心的次元网络和异构消息传递来考虑节点的身份，在图形预测任务中比传统的 GNNs 提供更高的准确性。

    Jan, 2021

  • 用于视频理解的统一图结构模型

    本文提出了一种基于信息传递的图神经网络，能够精确理解视频中行为者、对象和环境之间的关系，在显式表示对象时能够使用显式表示，否则使用隐含表示；在 AVA 和 UCF101-24 的时空行为检测以及最近的 Action Genome 数据集上的视频场景图分类等任务中，实现了最先进的结果，我们定量和定性的显示了我们的方法如何更有效地模拟场景中相关实体之间的关系。

    Mar, 2021

  • 基于多注意力上下文图的组群再识别学习

    本文提出了一种基于图神经网络的统一框架，用于同时解决基于组的重新识别任务，即组重新识别和组感知人重新识别，并构建了一个包含超过 3.8K 张图片和 1.5K 注释组的新组重新识别数据集，清楚地证明了所提出的框架对于基于组的重新识别任务的有效性。

    Apr, 2021

  • 交织图与注意力网络用于三维人体姿势估计

    本文介绍了利用 Interweaved Graph and Attention Network 技术来进行从单视图图像中进行 3D 人体姿势估计的方法，结果表明该方法在 Human3.6M 和 MPI-INF-3DHP 两个流行的基准数据集上均达到了最先进的表现。

    Apr, 2023

  • 动作识别的记忆增强时序动态学习

    提出了一种记忆增强的时间动态学习网络，利用差分记忆控制器将最显著的信息写入外部存储器，并忽略不相关的信息，增强了动作识别的效果。

    Apr, 2019

  • G-TAD: 时间动作检测的子图定位

    本文提出了一种基于图卷积网络的模型来自适应地整合多层次语义上下文到视频特征中，并将时态行为检测作为一个子图定位问题。实验证明，该模型不需额外监督就可以发现有效视频上下文，且在两个检测评测中均达到最优性能。

    Nov, 2019

  • 面向场景的图卷积网络在目标重新识别中的应用

    本文介绍了一种基于上下文感知图卷积神经网络的方法，可以应对 Probe 和 Gallery 之间的关系，解决了现有方法无法解决的难题，并在人员和车辆重新识别数据集上取得了业界领先的性能。

    Dec, 2020

  • 动态图神经网络进行影响力检测

    本文研究了在影响者检测中，利用动态图神经网络进行预测任务的不同配置，考虑到网络动态性与时间特征属性的影响，证明使用深度多重注意力和编码时间属性可以显著改善性能，在捕获邻域表示方面比使用网络中心度度量更有益。

    Nov, 2022

  • 视频人员再识别的自适应图表示学习

    提出一种创新性的自适应图形表示学习方案，用于视频人员重识别；该方案利用姿势对齐连接和特征亲和连接构建自适应结构感知邻接图，以迭代地完善区域特征，并将周围节点信息考虑在部分特征表示中；进一步提出了一种新的时间分辨率感知正则化，用于学习紧凑而区分性的特征表示。

    Sep, 2019

  • 一种改进的基于骨架的动作识别图池化网络

    在该论文中，我们提出了一种改进的图池化网络（IGPN），包括区域感知池化策略、交叉融合模块和信息补充模块等创新点，该方法可以与现有的基于 GCN 的模型无缝结合，实验证明了我们提出的解决方案的有效性。

    Apr, 2024