interaction prediction | BriefGPT

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基于扩散的自视角视频中手物交互预测
我们提出了一种新的基于扩散的交互预测方法 Diff-IP2D，以非自回归的迭代方式同时预测未来的手轨迹和物体可供性，在预测过程中考虑了相机使用者的动态特征，实验证明我们的方法在 2D 手物交互预测方面优于现有的基线方法。
PDF2 months ago
WWW同步演化黎曼空间上的对比顺序交互网络学习
我们提出了一种在协同演化黎曼空间中学习顺序交互网络的对比模型 CSINCERE，通过跨不同黎曼几何的表示空间进行信息传递的交叉空间聚合，并基于黎曼曲率设计了神经曲率估计器来建模空间的演化，通过重新加权的顺序网络时间视图之间的对比来进行交互预
PDF6 months ago
准确且可解释的药物相互作用预测：基于知识子图学习的方法
通过知识图谱中的生物医学领域信息，使用深度学习技术和图神经网络，基于药物的图表示，预测和解释药物之间的潜在相互作用，以弥补已知药物之间相互作用稀缺性的不足，在药物交互作用预测中取得了领先的性能，促进了生物医学和医疗保健的发展。
PDF7 months ago
使用文本图像扩散模型提升人 - 物交互检测
本文提出了一种新的 HOI 检测方案 DiffHOI，通过预先训练的文本 - 图像扩散模型增强了检测器的性能，进一步减少了对交互预测的歧义，并通过 SynHOI 数据集有效缓解现有数据集中的长尾问题，促进了交互表示的学习。
PDFa year ago
自动驾驶车辆的协作感知换道方法
本文提出一种基于驾驶车辆间互动的车道变换方法，其中采用交互轨迹预测方法探索 AV 和其他车辆之间的可能协作。此外，本文设计了一种综合考虑安全、效率和舒适度的评估以做出车道变换决策，并提出了一种基于模型预测控制（MPC）的运动规划算法，以协调
PDF2 years ago
一种概率性通用交通场景预测框架
本文提出了一种概率框架，能够在任何驾驶场景下联合预测多个交通参与者的连续运动，并能够预测每个交互的持续时间，以提高预测性能和效率。该框架包含两个层次模块：上层模块预测预测车辆的意图，下层模块预测与其交互的场景中其他实体的运动，为自主车辆的决
PDF6 years ago
iCAN: 实例中心注意力网络用于人 - 物交互检测
本文提出了一种利用实例注意力重点聚合一张图像中与人 - 物交互相关的特征，实现人 - 物交互检测任务的方法，并在 COCO 和 HICO-DET 数据集上验证了其有效性，结果明显优于现有技术。
PDF6 years ago
运用构造情境模型和排序评分融合进行人机交互预测
本文提出了一种使用 LSTM 网络来学习结构化模型和时空模型，包括全局和局部上下文信息，并使用排名得分融合方法来预测双人交互的方法。实验证明，该方法可以显著提高交互预测的精度。
PDF8 years ago
序列协同演化揭示蛋白质复合物的 3D 接触和结构
该研究表明，通过分析蛋白质序列之间的相关进化序列变化，可以准确识别与蛋白质配对的残基，从而确定蛋白质复合物的三维结构，可用于残基分辨率下的互作预测，并且随着序列数据库的增长，这种方法可以扩展到基因组范围内蛋白质相互作用网络的阐明和互作预测。
PDF10 years ago