temporal convolution | BriefGPT

关键词temporal convolution

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ECCV限制未来的 MS-TCN++ 用于外科手势识别
本研究旨在探讨手术视频应用性能和延迟之间的平衡，并基于 MS-TCN ++ 算法设计更好的网络模型，以便更好地识别手术姿势。实验结果表明，在限制每个时间卷积中可访问的未来帧方面具有灵活性的网络设计比 Naive 方法更有效。
PDF2 years ago
CVPRSmallBigNet: 为视频分类集成核心和上下文视角
提出了一个称为 SmallBig network 的新颖卷积神经网络，它利用小视图和大视图的协作来学习视频表示。相对于传统的时间卷积，大视图可以从更广阔的三维感受野中提供最活跃的视频特征，从而为视频分类学习更加强大和有区别性的时空表示。同时
PDF4 years ago
朝向三维舞蹈动作合成和控制
本文提出了一种基于时间卷积和 LSTM 的新型生成运动模型 (TC-LSTM)，并引入了特定的控制信号即舞蹈旋律线，以提高控制可控性，成功地实现了多种舞蹈类型的艺术舞蹈动作合成，性能优于现有方法。
PDF4 years ago
AAAIWATTNet：通过高度多元时间序列的分层时空表征学习外汇交易
探讨通过使用高维序列数据模型分析非交易货币远期合约数据，引入了一种时间卷积神经网络 (WATTNet) 和两种方法来验证稳定性和检测学习策略的驱动因素。
PDF5 years ago
Naver 参加 ActivityNet Challenge 2019 -- 任务 B 的主动式发言人检测 (AVA)
本研究使用 3D 卷积神经网络和一组时间卷积和 LSTM 分类器，对可见人是否在说话进行预测，从而在 AVS-ActiveSpeaker 数据集上获得了显著的改进。
PDF5 years ago
移动设备实时关键词检测的时间卷积
本文提出了一种面向移动设备的实时关键词检测方法，使用了基于时间卷积和紧凑 ResNet 架构，实现了高精度和低时延，并在 Google 语音指令数据集上取得了超过 385 倍的加速，且发布了基于移动设备的端到端模型训练和评估方案。
PDF5 years ago
针对文本建模的 CNN：非线性、非连续卷积
论文研究了采用低秩 n 元张量和模式加权的时序卷积网络（TCN）用于文本处理，在标准的情感分类和新闻分类任务中实现了最新的性能
PDF9 years ago