spatio-temporal relationships | BriefGPT

关键词spatio-temporal relationships

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多目标跟踪的表示对齐对比正则化
利用轻量级单层变压器编码器模型化时空关系，通过基于特征对齐的对比正则化损失将特征引入数据关联阶段，以提高现有跟踪网络的性能和解释性。
PDF3 months ago
一个掩码模型解决传感器故障检测、隔离和适应问题
使用遮蔽模型和自监督学习提出了一种用于传感器故障检测、隔离和修复的新框架，该方法通过捕捉不同传感器之间的复杂时空关系提高了传感器测量的准确性和可靠性。
PDF3 months ago
ICLRAirPhyNet: 利用物理引导的神经网络进行空气质量预测
本论文提出了一种名为 AirPhyNet 的物理引导神经网络方法，通过将空气颗粒运动的物理原理（扩散和平流）表示为微分方程网络，并利用图结构将物理知识整合到神经网络架构中，从而捕捉空气质量数据中的时空关系。实验证明，AirPhyNet 在不
PDF5 months ago
MAST：具有混合注意力孪生变换器的视频息肉分割
通过利用混合注意力 Siamese Transformer（MAST）显式地建模长距离时空关系进行精确的息肉分割，本研究在大规模 SUN-SEG 基准测试中展示了 MAST 相比先进竞争对手的卓越性能。
PDF5 months ago
基于分块骨架的统一遮蔽自编码器用于动作合成
UNIMASK-M 模型是一种任务独立模型，有效地解决了预测未来动作、填充已知关键动作之间的中间姿势等挑战，通过将人体姿势分解为身体部位并利用存在于人体运动中的时空关系，将各种面向姿势的运动综合任务重新定义为使用不同屏蔽模式的重构问题。实验
PDFa year ago
MuSCLE：使用深度熵模型对 LiDAR 进行多次扫描压缩
本研究提出一种新型压缩算法，基于新型条件熵模型，在多个 LiDAR 扫描的空时关系中，对几何和强度值进行压缩，实现较之前最新的 LiDAR 压缩方法，分别在 UrbanCity 和 SemanticKITTI 数据集中，减少了 7-17%
PDF4 years ago