temporal context | BriefGPT

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CVPRTransformer Meets Tracker: 挖掘时间上下文，提高鲁棒性视觉跟踪
本文提出了一个基于 transformer 的视频物体跟踪器，在 Siamese-like 跟踪管道中，编码器在模板中注入了基于注意力机制的特征强化以增强模型生成质量，解码器传递上一个模板的跟踪线索到当前帧以方便目标搜索，结果本方法作为一种
PDF3 years ago
自然语言配合的多尺度 2D 时间相邻网络用于时刻定位
本论文提出了一种基于 Multi-Scale Temporal Adjacent Network (MS-2D-TAN) 的单次框架，通过一组预定义的二维地图在不同的时间尺度下建模视频时序的上下文信息，以实现从未修剪的视频中通过自然语言检索
PDF4 years ago
MM推荐系统中在线行为建模：时间上下文的重要性
本研究探讨了在线推荐系统和离线评估之间的差异，提出了通过纳入时间因素来提高推荐系统性能的训练方法，并在实际数据集中验证了该方法的有效性。
PDF4 years ago
CVPRContext R-CNN: 针对每台摄像机的长期时间上下文目标检测
本文提出了一种基于注意力机制的方法，通过利用一个摄像头的未标记视频帧的时间上下文来提高该摄像头的目标检测性能，并将其应用于两种场景：使用相机陷阱的物种检测和在交通摄像头中的车辆检测。结果表明，Context R-CNN 比强基线方法获得了更
PDF5 years ago
CVPRSTEP: 视频动作检测的时空渐进学习
本文提出了一个逐步学习的动作检测框架，通过逐步改善提取物体框的精度以捕获视频中的动作。我们在 UCF101 和 AVA 数据集上验证了该框架，获得了显著的检测结果。
PDF5 years ago
动态时间金字塔网络：更深入地研究多尺度建模用于活动检测
本文提出了 “动态时间金字塔网络”（DTPN）来解决活动检测领域中的主要挑战，包括如何有效应用多尺度架构以及如何处理活动实例的固有时间尺度变化。通过将多种新设计结合为统一网络，实现了单次推理和端到端训练，从而取得了状态的最佳性能。
PDF6 years ago
人类活动识别的注意力模型
本文提出了一种基于注意力模型的数据驱动人体行为识别的方法，通过学习权重来对待处理的传感器读数进行建模，并在基准数据集上实现了显著的性能提升。
PDF6 years ago
高质量物体链接的视频目标检测
本研究介绍了一种新的视频目标检测方法，采用时序上下文方法来链接同一对象，从而提高分类准确率。该方法在 ImageNet VID 数据集上的表现优于静态图像检测器和先前的最新技术。
PDF6 years ago
IJCAI深度时间上下文网络顺序预测社交媒体流行度
研究了社交网络中内容传播的可预测性，提出了一种新的预测框架 Deep Temporal Context Networks (DTCN)，并在 Flickr 图片数据集上的实验结果表明其比现有算法预测热度的准确性更高。
PDF7 years ago
基于多变量和多模态时间序列的睡眠阶段分类深度学习架构
提出了使用深度学习方法进行睡眠分期的自动分类系统，可有效利用 Polysomnography 信号的多变量和多模态的特性，通过学习线性空间滤波器与英特飞凌分类器结合，其性能达到同类算法最优水平。
PDF7 years ago
上下文问题：用递归神经网络提升视频中的物体检测
该论文提出了一种新的框架，通过捕捉时间空间和鼓励预测一致性来提高视频中的目标检测表现，并融合了强、弱监督的训练方式和平滑性惩罚，提高了 Youtube-Video Objects 数据集上的平均精度（mAP）。
PDF8 years ago
ICCV视频人体姿势估计的流动卷积神经网络
本文提出了一种基于深度学习和光流的人体姿势估计算法，通过引入时间序列信息和光流辅助，该算法在多个姿态估计数据集上实现了超越当前最先进方法的性能。
PDF9 years ago