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temporal attention
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重新审视基于视频的人员再识别的时间建模
该文综合研究和比较了视频人员重识别的四种不同的时间建模方法,包括时间汇聚,时间关注,RNN 和 3D 卷积神经网络,并提出了一个采用时间卷积的注意力生成网络,用于在帧之间提取时间信息。在 MARS 数据集上进行评估,并通过一大部分超越了最新
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6 years ago
基于多样性正则化的时空关注力视频人物再识别
提出了一种新的时空注意力模型,可以自动发现多样化的特征,并使用空间和时间的注意力组合提取有用的信息,从整个视频序列中学习潜在的面部、躯干和其他身体部位的隐藏表示,通过三个数据集的评估发现算法优于现有方法。
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6 years ago
多模态情感分析中的词级融合和强化学习
开发了一种新颖的深度结构 Gated Multimodal Embedding LSTM with Temporal Attention (GME-LSTM (A)) 模型,以单词级别进行多模态情感分析。在公开数据集 CMU-MOSI 上表
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6 years ago
具有调整时序注意力的分层 LSTM 用于视频字幕生成
通过引入 hierarchical LSTM 和 adjusted temporal attention 的方式,利用 temporal attention 来选择特定的帧来预测相关的单词,并决定是否及如何利用视觉和语言上下文信息,以支持视
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7 years ago
CVPR
使用分层循环神经网络进行视频段落字幕生成
利用分层循环神经网络和时空注意力机制生成视频字幕,在 YouTube 和 TACoS 数据集上验证具有更高 BLEU 得分。
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9 years ago
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