temporal representation | BriefGPT

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霜之谷实验：巴甫洛夫信号作为实现代理间协调和通讯的途径
本文针对多智能体或人机伙伴关系中的信号学习问题，探讨了称为帕夫洛夫信号的学习过程，该过程通过一个智能体的学习，为另一个不同感性环境的智能体的决策提供预测。作者通过实验结果表明了帕夫洛夫信号学习的速度、不同时间间隔表示及时序混淆对智能体之间的
PDF2 years ago
CVPRRCL: 用于暂时动作检测的循环连续本地化
本研究提出了一种基于循环连续本地化（RCL）的完全连续表示方法，该方法建立在视频嵌入和时间坐标表示的基础上，能够对任意长度的段进行检测，进一步优化了现有的动作检测方法，在两个基准测试中显着提高了平均精度。
PDF2 years ago
视频动作识别和检索的时间对比图学习
提出了一种名为 TCGL 的自监督学习方法，通过建立图模型来学习视频的时序表示，利用 “片段内” 和 “片段间” 的时间依赖作为时序表示学习的自监督信号，在大规模行动识别和视频检索基准测试中展示了显著的性能优势。
PDF4 years ago
AAAI动态评论模型的循环点过程
使用连续时间的递归点过程模型，将时间表征的方法引入推荐系统，旨在探究用户感知、兴趣以及季节效应对用户评价内容的影响。
PDF5 years ago
CVPR用于视觉序列应用的深度递归神经网络框架
我们提出了一种可以有效地堆叠的新型循环神经网络框架，其中包含称为 Context Bridge Module (CBM) 的新型循环神经网络模块和 Overlap Coherence Training Scheme 的设计。通过在几个视觉顺
PDF6 years ago
ECCV卷积神经网络用于轨迹预测
本文提出了一种卷积神经网络（CNN）人类轨迹预测方法，相比于当前的方法更加快速但仍保持具有竞争力的结果，这对于共享人类环境的自主机器人与人类之间的精确和高效互动至关重要。
PDF6 years ago
扩张时序关系对抗网络用于通用视频摘要
通过新的 DTR-GAN 框架，结合了时序动态关系、多尺度全局上下文信息和对抗学习等技术，实现视频的帧级别摘要，且在三个公共数据集上验证了其在视频理解上的有效性。
PDF6 years ago