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游戏持续时间对情感的影响：理解长时间游戏过程中玩家情绪的框架
通过研究游戏持续时间对玩家情绪的影响，发现较长游戏时间显著影响玩家的情绪，建议游戏开发者创作较短的有趣游戏以减少情绪影响。
PDF3 months ago
AutoAM: 自动通用论证挖掘的端到端神经模型
提出了一种名为 AutoAM 的新型神经模型，用于解决争论挖掘的困难问题。该模型引入了争论组件注意机制，能更好地执行争论挖掘，是一种通用的端到端框架，可以分析无约束的争论结构，并在一个模型中完成争论挖掘的三个子任务。实验结果表明，该模型在两
PDF10 months ago
IJCAI场景分隔及数据选取：实时视频流分析的时间分段算法
2SDS 是一种用于实时视频流解释的时序分割算法，通过比较两帧之间的图像差异来检测视频流中场景的变化，将视频分割为多个场景，并与 CNN 模型结合，达到针对每个场景选择最优结果的目的。在实验中，2SDS 的整体准确率超过 90%。
PDFa year ago
自动建筑轮廓提取的混合特征嵌入
本文提出了一个基于 CNN 和 Transformer 以及主动轮廓模型的模型，用于从原始图像中准确识别轮廓并构建建筑物的大纲，同时设计了一个三分支解码器结构来处理由编码器生成的不同特征。实验结果表明，我们的模型在两个数据集上优于其他基准模
PDFa year ago
ICLRTILDE-Q: 一种适用于时间序列预测的变换不变损失函数
研究提出一种新型的不变损失函数，称为 TILDE-Q，可以同时建模周期性和非周期性时间动态，并能够在考虑信号形状方面提升模型预测效果，据实验证明，与其他训练度量（如 MSE，DTW，TDI 和 LCSS）相比，使用 TILDE-Q 训练的模
PDF2 years ago
K-VQG: 基于知识的视觉问题生成，用于常识获取
该研究通过构建一个基于知识的 VQG 数据集 K-VQG，引入了一个知识获取的角度，并开发了一种新的 VQG 模型，实验结果表明，该模型在 K-VQG 数据集上的表现优于现有的模型。
PDF2 years ago
基于滑动顺序 CVAE 和时变社交感知重新思考的轨迹预测
本文提出了一种名为 CSR 的新型轨迹预测方法，由串联的条件变分自动编码器模块和社交感知回归模块组成。实验结果表明，与现有技术相比，在斯坦福无人机数据集（SDD）和 ETH / UCY 上，该方法的表现提高了约 38.0％和 22.2％。
PDF3 years ago
MMPAI-BPR：带属性解释的个性化服装推荐方案
本论文研究了服装搭配的个性化问题，提出了一种基于属性的可解释的搭配方案，并在 IQON3000 数据集上进行了实验证明其有效性。
PDF4 years ago
具有双向上下文分离网络的学习可扩展图像压缩
本文提出了一种基于深度神经网络的学习可扩展 / 渐进式图像压缩方案，命名为双向上下文分离网络（BCD-Net），并采用位平面分解学习分层表示，并通过双向流来解缠上下文信息以获得更有效的压缩表示。实验证明，与最先进的基于 DNN 的可扩展图像
PDF6 years ago
CVPR面向细粒度分类和验证的大规模汽车数据集
该研究提供了针对 CompCars 监控数据的细粒度分类的初步实验结果，同时提供了更新后的数据集的训练 / 测试拆分，详见第 6 节。
PDF9 years ago