epic-kitchens dataset | BriefGPT

关键词epic-kitchens dataset

搜索结果 - 9

握紧：在自视角视频中重建手 - 物体稳定握持
我们提出了一种在日常环境下进行手 - 物体重建的方法，通过对稳定握持期间的帧进行联合重建，约束物体运动并提高重建性能。我们通过分析 3D ARCTIC 数据集，确定了手和物体之间接触区域保持稳定的时间段，并用实验展示了稳定握持期间物体仅在一
PDF6 months ago
跨领域动作识别的多模态实例修正
我们提出了一种多模态实例细化（MMIR）方法，通过强化学习来减轻负迁移，该方法在双模态中训练了一个强化学习代理，在每个领域中选择出负样本以精炼训练数据。我们的方法在基准 EPIC-Kitchens 数据集上表现优于其他几种最先进的基线方法，
PDF7 months ago
CVPR对自我中心动作视频数据集的精准可负担注释
本文提出了一种有效的注释方案，通过将目标无关的运动动作和抓握类型作为能力标签，并引入机械动作概念来描述两个物体之间的动作可能性，解决了现有数据集中的问题，并通过将此方案应用于 EPIC-KITCHENS 数据集来验证了模型的有效性。
PDF2 years ago
CVPR动态环境下的物体实例识别
在人们与物体交互的动态环境下，物体实例的识别存在许多挑战，需要在低层次（如颜色、纹理）和高层次（如对象类别）特征的整合、处理重叠物体的前景特征选择、针对实例特有的外观变化的鲁棒性等方面进行进一步研究。该论文通过对 EPIC-KITCHENS
PDF2 years ago
CVPR利用人手作为交互式物体理解的探针
通过观察手在自然野外环境下的视频，本文致力于实现交互对象的理解，成功地应用这一基本原则于 EPIC-KITCHENS 数据集，从而纯粹通过观察手在自我中心视角的视频中学习状态敏感特征和对象特性。
PDF3 years ago
CVPRE$^2$(GO) MOTION：一种用于第一视角动作识别的动作增强事件流技术
本文提出了利用事件相机数据进行自我中心行为识别的两种策略，并将其应用于首个基于事件相机的视频数据集，结果表明，事件数据不仅可在不需要流计算的情况下提供与 RGB 和光流同等的性能，而且相比仅使用 RGB 信息提高了 4％的表现。
PDF3 years ago
基于相对规范对跨领域第一人称音视频动作识别进行对齐
本文提出利用音视频信号的内在互补性来学习一种表示，该表示对于训练数据表现良好，并且能够在不同域之间进行泛化，以增强跨领域第一人称行动识别的能力，结果表明该方法在流行的 EPIC-Kitchens 数据集上具有很强的效果。
PDF3 years ago
ICCV看和听自我的行动：我们能学到多少？
本文提出了一种基于音频和视觉信息的厨房环境中的多模态方法，利用稀疏时间采样策略，通过音频、空间和时间流的后期融合，在 EPIC-Kitchens 数据集上实验表明多模态方法比单模态方法更好地提高了动作识别性能，特别是在动词分类上实现了 5.
PDF5 years ago
长期特征库用于详细视频理解
本文介绍了一种使用长期特征库的方法，用于增强现有的视频模型，将传统视野仅在 2-5 秒短片内的限制打破，实现了在 AVA、EPIC-Kitchens、Charades 这三个数据集上领先水平的效果。
PDF6 years ago