关键词motion representations
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- 动态视觉刺激的神经表征
人类通过不断变化的视觉刺激来感知世界，其中场景可以移动、改变外观和距离。这篇研究论文针对动态视觉刺激的大多数研究聚焦于静态刺激，限制了对人类视觉的调查。与之相反，动态视觉刺激提供了更符合生态有效性的方法，但由于时空信息的相互作用，使得解耦稳 - CVPRTripletTrack：使用三元组嵌入和 LSTM 的 3D 对象跟踪
本文探讨了使用三元组嵌入和运动表示相结合的方法，对三维物体进行跟踪，通过实验证明该方法有效地再识别物体，并且可以在遮挡，漏检和不同场景中准确地检测再次出现。
- 非参数技能表示：软零空间投影器用于快速推广
本文提出了一种具有空间零投影器的非参数化运动基元公式，以避免频繁的参数重新优化，从而实现快速高效的运动生成，并通过采用空间零以追踪二级目标来实现 On-the-fly 的自适应技能。
- 关节动画的运动表示
本文提出了一种新的运动表示方法，能够自动分离物体中的不同部分，并追踪它们的运动，从而可以更好地进行动画制作。该方法基于完全无监督的学习，提取出有意义且一致的区域表示物体的位置、形状和姿态，适用于各种物体，并且性能超过现有的方法。
- D3D: 视频动作识别的精简三维网络
该论文研究了使用 3D CNNs 进行动作识别时，使用两个网络（时空流和时间流）的效果，并发现在时间流中存在动作表示，但其在时空流中缺失；另外也展示了如何通过引入蒸馏方法，将时空流中缺失的动作信息膨胀输出，进而提高 3D CNNs 的准确率 - CVPR动作识别的表示流
本文提出了一种卷积层，它能够学习动作表示，我们称之为表示流层，它是一种完全可微分的层，能够捕捉卷积神经网络中任何表示通道的 “流动”，通过迭代流优化过程学习参数，并与其他 CNN 模型参数一起最大化动作识别性能。我们还引入了多个表示流层学习