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CrisisKAN: 危机事件分类的知识注入和可解释的多模态注意力网络
提出了 CrisisKAN，一种新颖的知识注入和可解释的多模态注意力网络，结合了来自维基百科的图像和文本以分类危机事件。实验证明，CrisisKAN 在解释性多模态事件分类领域超过了现有的最先进方法。
PDF6 months ago
自监督对比学习中的空间声音事件表征探索
通过多通道对比学习框架（MC-SimCLR），本研究展示了一个简单的方法来对空间音频的 'what' 和 'where' 进行编码。通过从无标签的空间音频中学习联合的频谱和空间表示，MC-SimCLR 能够在事件分类和声音定位等下游任务中提
PDF9 months ago
SeisCLIP：基于多模态数据预训练的地震学基础模型，用于多目标地震特征提取
通过对多模态数据进行对比学习，开发了 SeisCLIP 基础模型，以解决在地震学中特定任务的深度学习模型所遇到的标注数据不足和区域通用性有限的问题。该模型在事件分类、定位和震源机制分析等任务中的表现优于基准方法，适用于不同地区的不同数据集，
PDF10 months ago
弱监督音视频事件定位的时间标签细化
本文提出使用基于弱监督学习思想的三个阶段的视频分段方法对同时具有可见和可听觉事件的音频 - 视觉事件进行定位和分类，方法通过用无重叠的帧替换训练数据片段中的帧并使用合成视频进行训练，辅助任务可以更可靠地预测本地化事件标签。
PDFa year ago
KDD利用支持集中的匹配信息进行少样本事件分类
研究了事件分类中的少样本学习问题，提出一种通过充分利用支持集的训练方法，能够扩展传统有监督学习模型操作未出现事件类型的能力，实验表明在全指标学习方法中，该方法能够将事件分类的最佳准确性提高多达 10%。
PDF4 years ago
针对不同步视听事件的弱监督表征学习
本文提出了一种基于多模态学习的新型框架，可以从非同步的音频和视觉事件中学习，用于事件分类和定位。使用该方法可以取得弱标签音频事件视频大规模数据集的最先进结果。
PDF6 years ago