temporal correlation | BriefGPT

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零样本视频恢复与增强：基于预训练图像扩散模型
基于预训练图像扩散模型，提出了用于零样本视频修复和增强的第一种框架，通过在图像扩散模型中使用交叉前一帧注意力层来利用相邻帧之间的时间相关性，进一步提出了时间一致性引导，空间 - 时间噪声共享和早停止采样策略，以实现更好的时间一致性采样，实验
PDF4 days ago
ICMLTimeMIL：通过面向时间的多实例学习推进多变量时间序列分类
利用弱监督学习将多变量时间序列分类重新定义为多实例学习问题，通过引入基于时间感知的多实例学习池化，结合专门设计的可学习小波位置标记的令牌化变换器，以更好地定位和建模时间序列中感兴趣的模式，并表明该方法在多变量时间序列分类方面的优越性。
PDF2 months ago
CVPR通过运动解耦扩散模型生成共说手势视频
本文提出了一种新的运动解耦框架来生成音频驱动的共语手势视频，通过引入非线性 TPS 变换和基于变压器的扩散模型，学习手势和语音之间的时序相关性，并利用优化运动选择模块生成长期连贯和一致的手势视频，最后设计了一个细节修复网络来增强视觉感知，实
PDF3 months ago
具有集成的不确定性感知深度视频压缩
我们提出了一种具有深度集成的预测不确定性感知视频压缩模型，可以有效地捕捉预测不确定性，通过鼓励集成成员之间多样性并研究在视频压缩任务中引入对抗训练的好处来解决先前学习视频编解码器中的中间表示误差和重构帧中的伪影，实验结果显示，与 DVC P
PDF3 months ago
MTRGL: 多模态时间关系图学习中的有效时间相关性识别
本研究探讨深度学习与金融市场应用的协同作用，重点关注配对交易。该研究引入了一种新的框架，多模态时序关系图学习（MTRGL），将时间序列数据和离散特征组合成一个时序图，并采用基于记忆的时序图神经网络。实验结果表明 MTRGL 具有优异性能，在
PDF5 months ago
打开黑盒子：基于步骤的策略更新用于有时间相关性的情节式强化学习
当前强化学习的研究主要关注于学习基于步骤的策略，而忽略了动作之间的时间相关性，本文介绍了一种新颖的强化学习算法，Temporally-Correlated Episodic RL (TCE)，该算法有效地利用了步骤信息并在参数空间中打开了现
PDF6 months ago
CorrTalk: 面部动作和语音层次间的相关性对 3D 动画的影响
通过建立语音特征和面部活动强度之间的时序相关性，本研究提出了 CorrTalk 框架来有效地合成具有不同强度面部活动的面部动画，并通过加权分级特征编码器确保了口型同步和逼真的面部表情。大量的定性和定量实验证明，我们的 CorrTalk 优于
PDF9 months ago
时间耐心：嵌入式雷达数据处理的高效自适应深度学习
通过利用流式雷达数据中的时间相关性，本文提出了一种利用早期退出神经网络在嵌入式设备上进行深度学习推理的新技术，以增强处理资源有限的嵌入式平台上数据流的处理效率。这些神经网络在架构的隐藏层之间添加了额外的分类器分支，允许在运行时决策机制认为其
PDF10 months ago
流数据联邦边缘学习的动态调度
在本文中，我们提出了一种基于 Lyapunov 优化框架的算法，用于设计一种动态调度策略，以最大化定期生成训练数据的用户集的时间平均数据重要性，并满足能源消耗和延迟约束，特别是在训练数据的生成具有强烈时间相关性的情况下明显优于其他方法的联邦
PDFa year ago
CVPR模糊插值变压器用于来自模糊图像的真实世界运动
本文主要研究从模糊图像中恢复运动的挑战性问题，介绍了一种基于双端监督、时空对称融合策略和多尺度残差 Swin transformer 模块的模糊插值变换器（BiT）方法，提出了一个混合相机系统以收集第一个真实世界数据集，并在 Adobe24
PDF2 years ago
利用时间相关的医学影像进行对比学习：以胸部 X 光肺部分割为例的案例研究
本研究提出了一种名为 CL-TCI 的对比学习框架，与 MoCo 和 SimCLR 两种方法相结合，利用医学图像中的时间相关性信息，成功地使得在三个胸部 X 射线数据集上的肺部分割结果优于没有任何时间相关性的对比学习基线。
PDF3 years ago
IJCAI面向精准农业的图神经网络动态结构学习预测土壤湿度
本文提出了一种基于图神经网络的解决方案，学习时变图结构并在端到端框架中预测土壤湿度。该解决方案能够处理实践中常见的缺失地面真实土壤湿度的问题，并在真实世界的土壤湿度数据上展示了我们算法的优点。
PDF4 years ago
用于语义视频分割的高速公路行驶数据集
介绍了语义视频数据集 Highway Driving dataset 和基于时间相关性的基线算法，提高了实时应用的语义分割效果。
PDF4 years ago
使用循环自编码器和循环概率模型进行视频压缩学习
本文提出了一种采用循环自编码器（RAE）和循环概率模型（RPM）的递归学习视频压缩（RLVC）方法，以充分利用视频帧之间的时间相关性，实验结果表明，该方法在 PSNR 和 MS-SSIM 方面都达到了最先进的学习视频压缩性能，优于默认的 x
PDF4 years ago
基于循环卷积神经网络 (R-CNN) 从 Sentinel-2 数据中学习时间特征，提高土地覆盖和作物分类
本文开发了基于时序相关性的 Pixel R-CNN 模型，可以通过学习多幅图像的时间相关性来进行自动特征提取，从而实现低成本农作物分类，对 15 种作物进行了测试。与传统算法相比，该模型在中北部意大利农业系统拥有支配性经济作物类型的数据集上
PDF4 years ago
CVPR动态场景下带基准数据集的监督原始视频去噪
本文提出了一种基于监督学习策略的视频降噪方法 RViDeNet，并构建了一个包括 55 组带噪声 - 无噪声对的动态视频数据集，实验表明我们的方法在室内外视频降噪方面表现优于现有算法。
PDF4 years ago
基于联合时空相关性探索的学习型视频压缩
本文提出使用一阶光流和二阶流预测来利用时间相关性进行视频编码，采用一阶段学习方法将流作为连续帧的量化特征包装，然后利用联合空间 - 时间先验条件下的适应性上下文熵编码，并使用 ConvLSTM 逐层嵌入联合先验，分别从自回归空间邻居、共位置
PDF5 years ago
MM具有单比特 ADC 的空时相关大规模 MIMO 系统的信道估计
本文提出了一种自适应频道估计技术，考虑到大规模 MIMO 系统的空间和时间相关性，使用一位 ADC，将 Bussgang 分解线性化，采用卡尔曼滤波估计相关性通道，实现了低复杂度的截断多项式扩展通道估计器，数值结果表明，所提出的频道估计器可
PDF5 years ago
FAST: 加速压缩视频超分辨率处理的框架
FAST 框架介绍了一种用于加速超分辨率算法的方法，利用视频中的时空相关性，通过代码转移实现自适应处理，并可以在保持 0.2dB 的视觉质量损失的前提下将超分辨率算法的速度提高 15 倍。
PDF8 years ago