temporal boundaries | BriefGPT

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CARLOR @ Ego4D Step Grounding Challenge: 基于贝叶斯的时序先验用于测试时间细化
通过引入贝叶斯 - VSLNet，本技术报告解决了在大段未修剪的自我中心视频中根据自然语言描述定位活动的时间边界的挑战。我们的模型通过在推理过程中引入新颖的贝叶斯时间顺序先验，显著改进了传统模型，提高了时刻预测的准确性。我们的评估表明，在
PDF21 days ago
时间感知的视频 - 语言预训练
本研究提出了一种文本 - 视频本地化预文本任务，以实现细粒度的时间和语义对齐，从而让训练模型能够准确感知给定文本描述的视频时间边界，并且实验结果表明该方法在各种基准测试中显著提高了最先进的性能。
PDFa year ago
CVPRAxIoU：一种公理上证明的视频时刻检索度量
本文提出一种新的 VMR（Video Moment Retrieval）评价指标 -- Average Max IoU，该指标不再受制于旧评价方法 R@$K, heta$ 存在的问题，并满足了两个重要的 VMR 评价公理，即 “Redund
PDF2 years ago
FineAction：用于时间动作本地化的细粒度视频数据集
开发了一个新的大规模、细粒度视频数据集 FineAction，共包含 106 个动作类别的 103k 个时间实例，在 17k 个未修剪的视频中进行了注释，用于对时间动作定位进行基准测试，并深入分析了细粒度实例对时间动作定位的影响。
PDF3 years ago
ICCVBMN: 时间动作提议生成的边界匹配网络
提出一种名为 “Boundary-Matching Network（BMN）” 的有效、高效、端对端的建议生成方法，可以同时生成具有精确时间边界和可靠置信度分数的建议，提出 BM 机制来评估密集分布的建议的置信度得分，以及将所有密集分布的
PDF5 years ago
利用多标签多任务卷积循环神经网络统一独立和重叠音频事件检测
论文提出了一种基于卷积循环神经网络的多标签多任务框架，可以同时检测单个和重叠音频事件，并具备有效的特征提取、事件分类和边界定位能力，并使用三个不同的序列损失函数对网络进行训练，在两个数据集上的实验结果表明模型具有良好的泛化性能。
PDF6 years ago
ECCVBSN: 临界敏感的网络用于时间活动提议生成
本研究提出了一种基于局部到全局思想的 Temporal action proposal 生成方法，命名为 Boundary-Sensitive Network (BSN)。实验结果表明，BSN 在 ActivityNet-1.3 和 THU
PDF6 years ago
追求时间准确性的通用活动检测
本文提出了一种通用的框架，利用新颖的提案方案和级联分类管道从未修剪的视频中准确检测各种活动，超越了现有最先进方法在 THUMOS14 和 ActivityNet 数据集上的表现。
PDF7 years ago