long-term context | BriefGPT

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基于大型语言模型的视频异常检测与解释
本文介绍了一种基于视频的大型语言模型在视频异常检测中的应用，该方法不需要阈值，并能解释检测到的异常事件。通过引入长期上下文网络模块和三阶段训练方法，提高了模型的性能并降低了数据需求和标注成本，该方法在 UCF-Crime 和 TAD 基准测
PDF6 months ago
ICCV行动分割需要多少时间长期上下文？
通过引入基于 Transformer 的模型来利用稀疏注意力捕捉视频的全部上下文，本研究比较了当前三个时序动作分割数据集（即 50Salads、Breakfast 和 Assembly101）上的最新模型，在实验中证明了对于时序动作分割，建
PDF10 months ago
AAAIGRN: 用门控关系网络增强卷积神经网络以提升命名实体识别性能
本文提出了一种基于 gated relation network 的卷积神经网络模型，用于更好地捕捉词汇间的长期关联以用于命名实体识别，实验结果表明，该模型可以在 CoNLL2003 和 Ontonotes 5.0 数据集上实现最先进的性能
PDF5 years ago
利用长短时记忆进行信息检索的语义建模
我们使用长短时记忆（LSTM）来捕捉上下文依赖关系，以解决信息检索中的词汇不匹配和长期上下文建模问题，从而显着优于现有的网络文档检索方法。
PDF10 years ago