temporal modelling | BriefGPT

关键词temporal modelling

搜索结果 - 7

Recurrent Flow Diffusion for Human Motion Generation
人体动作生成是计算机动画中非常重要的任务，本文提出了一种基于扩散方法的新颖循环扩散模型，通过在扩散过程中对时间维度进行建模，以解决现有方法生成的动作序列不连贯、时长短以及计算开销大的问题。实验证明，该方法在人体动作的时间建模方面取得了与现有
PDF25 days ago
背包里装满技能：多角度任务视角下的自我中心视频理解
为了将对视频流的整体感知有效地传递给智能机器，我们通过学习将概念关联和来自不同任务的抽象知识协同利用来学习新技能，提出了一种统一的视频理解方法，它结合了人类行为的共享时间建模和最小开销，支持多个下游任务及在学习新技能时的合作，并通过四个 E
PDF4 months ago
CLIP-Hitchhiker 的长视频检索指南
本文旨在将图像 - 文本模型应用于长视频检索，并通过查询打分的帧嵌入的加权平均作为时间建模有效基线，提出一种在长视频检索基准测试中表现卓越的改善方法。
PDF2 years ago
VRT: 视频修复变换器
本文介绍了一种基于 Transformer 的视频修复方法，利用时序信息进行跨帧高清图像恢复，在多个基准数据集上均取得了高于现有方法的表现。
PDF2 years ago
ICLRTAda！基于时间自适应卷积的视频理解
本研究提出一种名为时域自适应卷积 (TAdaConv) 的视频理解技术，通过根据局部和全局时间上下文为每个帧调整卷积权重，使空间卷积具备时间建模能力，从而实现了对视频中复杂时序动态的有效建模和优化，并在多个视频动作识别和定位基准上实现了与现
PDF3 years ago
MedGPT：临床叙述中的医学概念预测
使用命名实体识别和链接工具（即 MedCAT）对电子病历的自由文本部分进行结构化和组织，从而预测出一系列的未来医疗事件（最初是疾病），MedGPT 有效地处理了噪声和额外细粒度，并在 King's College Hospital 的真实
PDF3 years ago
ICLRAdaFuse: 自适应时间融合网络用于高效运动识别
本文介绍了一种自适应的时间融合网络，称为 AdaFuse，用于视频动作识别的临时建模，其对历史卷积特征图的必要信息与当前修剪特征图进行融合，以提高识别准确性和效率。
PDF3 years ago