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scene bias
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跨领域开放词汇行为识别中基于 CLIP 的视频学习方法的重新思考
基于 CLIP 的视频学习器在跨领域的开放词汇动作识别任务中表现受限,本文通过建立一个名为 XOV-Action 的跨领域开放词汇动作识别基准以及提出一种新颖的场景感知视频 - 文本对齐方法,来应对这一挑战,实验结果验证了我们方法的有效性。
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4 months ago
ICCV
SOAR:场景去偏的开放式行为识别
通过对深度学习模型中可能存在的场景偏置进行建模和抑制,本文提出了一种新方法 —— 场景去偏置开集动作识别(SOAR),其中包括对抗场景重构模块和自适应对抗场景分类模块,实验证明该方法可以有效减轻场景偏置并提高动作识别性能。
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10 months ago
AAAI
通过解耦场景和运动来增强无监督视频表示学习
提出了一种解耦场景和物体运动信息的 DSM 方法,通过构造正负剪辑来加强模型对物体运动信息的关注,减少场景信息的影响,并在两项任务上进行实验,发现在 UCF101 和 HMDB51 数据集上动作识别任务的准确率分别提高了 8.1%和 8.8
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4 years ago
为什么我不能在商场跳舞?学习减缓动作识别中的场景偏见
我们提出了一种减轻场景偏差从而实现视频表示学习的方法,通过在行动分类的交叉熵损失中增加场景类型的对抗性损失和关于人类角色面罩混淆的损失,来鼓励学习能够在没有证据时无法预测场景类型和正确的行动的表示。我们的结果表明,相对于没有进行去偏置处理的
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5 years ago
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