通过提出的 Spatial-Temporal Progressive Fusion Network（STPFNet）在超声视频乳腺病变分割问题中取得了比现有最先进方法更好的病变检测性能。

Mar, 2024

提出了一种运用 Spatio-Temporal Deformable Attention Network (STDANet) 实现视频去模糊的方法，STDANet 不仅仅考虑图像中的流动信息，同时考虑图像中像素点的清晰度，从而使得方法得到的清晰显著提高。

Jul, 2022

本文提出了一种新的空时网络（StNet）架构来进行局部和全局的空时建模，通过将 N 个连续的视频帧堆叠成一个超级图像，并对超级图像应用二维卷积来捕获局部空时关系，再对局部空时特征映射应用时间卷积来建模全局空时关系，该方法在动作识别方面优于现有技术，也在模型复杂度和准确度之间取得了理想的平衡，实验结果表明该方法可以广泛应用于视频表示的学习。

Nov, 2018

通过利用视频中连续帧的冗余和相关的互补信息，我们提出了一个时空融合框架，其中包括多帧和单帧关注模块，以及可学习地合并特征图以改进物体检测性能的双帧融合模块。实验证明，该融合模块相比基线物体检测器能够提高检测性能。

Feb, 2024

本文提出了一个名为 Spatiotemporal Sampling Network (STSN) 的模型，使用了时间上的可变卷积，在视频中进行目标检测。通过从相邻的帧中学习空间采样特征，本文展示了 STSN 具有鲁棒性，并且不需要额外的监督。该模型在 ImageNet VID 数据集上表现优异，并且相比于之前的视频目标检测方法，本文的方法利用了更简单的设计且对于训练没有光流数据的要求。

Mar, 2018

本文提出了一个基于深度学习的医学视频分割框架，通过时间特征融合和 Swin Transformer 编码强大的全局空时特征以及使用 UNet 编码解码结构，实现了在 VFSS2022 数据集上分割性能显著优于其他方法的效果。

Feb, 2023

本研究提出了多注意力增强的深度学习框架，用于从超声图像中进行乳腺癌肿瘤的分类和分割，实验结果显示其在分割和分类任务上取得了优异的性能。

Jul, 2024

本文介绍了一种用于视频目标检测的空间 - 时间记忆网络，其核心是一种新颖的空间 - 时间记忆模块，用于模拟长期的时间外观和动态运动，并提出了一种新的 MatchTrans 模块来解决视频中的物体运动问题。作者的方法在 benchmark ImageNet VID 数据集上取得了最先进的结果，并且文章的实验表明了不同设计选择的贡献。

Dec, 2017

STEMD 是一种基于 DETR 的新型端到端框架，用于实现多帧 3D 物体检测，其有效地捕获了特征和相应级别的时空依赖性，并引入了空间 - 时间图注意力网络，以解决对象之间的空间交互作用和复杂的时间依赖性问题，控制冗余检测结果。

Jul, 2023

通过精心策划的一个覆盖广泛的视频数据集和创新的 FLA-Net 模型，实现了超声视频乳腺病变分割的最先进性能，并显著减少了时间和空间复杂度。

Oct, 2023