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OUS：场景引导的动态面部表情识别
通过研究场景上下文对动态面部表情识别的影响，我们发现当前的识别方法忽视了情境对表情的影响，我们将之称为刚性认知问题。为了更好地模拟人类认知情绪的方式，我们提出了一种整体理解场景的动态面部表情识别方法（OUS），该方法有效地整合了场景和面部特
PDFa month ago
基于场景上下文的视觉引用表达生成中的弹性
探究场景背景在图像中物体指称生成中的作用，并以转换器为基础的 REG 模型为训练和测试对象，结果显示即使简单的场景背景也能使模型对干扰具有出乎意料的韧性，甚至在完全缺失目标的视觉信息情况下也能辨别出指称类型。
PDF3 months ago
GoalNet: 面向目标区域的行人轨迹预测
通过使用场景上下文和观察到的轨迹预测目标点，再根据目标点预测未来轨迹，GoalNet 可以显著提高行人轨迹预测的性能。
PDF4 months ago
GO-NeRF: 神经辐射场中生成虚拟物体
提出了一种新方法 GO-NeRF，能够利用场景背景进行高质量和和谐的 3D 物体生成以及无缝融合到现有 NeRF 中。
PDF6 months ago
用于图像情绪预测的多分支网络
利用多种信息源，包括面部、身体和场景背景，预测图像中的离散和连续情绪，实验结果表明该方法在情绪预测方面明显优于现有方法，突显了在情感预测中利用多种上下文信息的重要性，并展示了该方法在有效计算、人机交互和社会机器人等广泛应用领域的潜力。
PDF7 months ago
利用 Token Dropout 和上下文细化提高视频动作检测效率
本文提出了一种基于视觉句子转换器的高效视频动作检测框架（EVAD），其中包含两个专门用于视频动作检测的设计：从关键帧 - centric 视角提取时空令牌进行中间特征显著化，通过利用剩余令牌来细化场景环境来获得精确的演员身份识别，该框架可将
PDFa year ago
深度物体检测的上下文评估
本论文系统地评估了三类深度物体检测器（无上下文、部分上下文和完整上下文），并在 MS COCO 上研究了物体检测的上下文效果，结果表明单阶段和双阶段的物体检测器都能够利用上下文，因此选择最佳物体检测器可能取决于应用场景。
PDF2 years ago
ECCV基于场景上下文的人类长期动作预测
本文通过提出新的三阶段框架来对人类运动进行长期预测，在考虑环境场景的情况下大大提高了预测准确性，并提供了具有清晰注释的多样化合成数据集来实现稳定的训练和严格的评估。
PDF4 years ago