temporal stability | BriefGPT

关键词temporal stability

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多智能体轨迹预测的神经交互能量
通过神经交互能量的多智能体轨迹预测框架 MATE，我们引入了两个约束条件以增强时间稳定性，即智能体间的相互作用约束和智能体内部运动约束，有效地减轻了多智能体系统中固有的预测波动。对比四个不同数据集上以前的方法的评估结果突出了我们模型的优越预
PDF2 months ago
文本到视频生成的层次化时空解耦
提出了 HiGen，一种基于扩散模型的方法，通过从结构层面和内容层面解耦视频的空间和时间因素，实现了在生成视频时具备语义准确性和运动稳定性的方法。
PDF7 months ago
人工智能监控系统的设计与实施：放射学自主 AI 监测系统的新时代
我们提出了一种通过预警来监测医学成像 AI 分类模型性能变化的方法，该方法采用预测分歧度和时间稳定性这两个指标，通过使用 KL 散度和 JS 散度来评估模型准确性，并通过与历史移动平均值进行对比，检测模型退化或数据漂移，实验证明其在维护 A
PDF7 months ago
个性化视频光照重构采用非专业光场
我们开发了一种个性化视频照明算法，在任何姿势、表情和照明条件下实时生成高质量和时间一致的照亮视频。通过随意捕捉用户在监视器上观看 YouTube 视频的视频，我们展示了可以训练一种个性化算法，能够在任何条件下产生高质量的照明。我们的关键贡献
PDF8 months ago
学习阴影对应以进行视频阴影检测
介绍了一个新的视频阴影检测方法 SC-Cor，通过加强阴影区域的像素级相似性来提高帧之间的一致性，并且不需要强制对应标签。此外，该方法考虑了阴影区域内部的可分离性，易于与现有算法集成，且实验结果表明其性能比先前的最优方法更好。
PDF2 years ago
构建未来：评估文本分类器的时间持久性
本文针对文本分类模型随时间推移性能下降的问题，从实用角度出发，评估了不同语言模型和分类算法的长期稳定性以及数据集特征对时间性稳定性的影响，并在三个跨度为 6 至 19 年的数据集上进行了实际分类实验。
PDF2 years ago
ICCV基于深度 3D 掩模体的动态场景视图合成
使用 Deep 3D Mask Volume 算法，基于自定义的 10 相机固定拍摄装置拍摄的 96 个高质量场景的多视角视频数据集，解决了动态场景视频视野合成中存在的一些挑战，实现了从静态相机拍摄的双目视频中的视角扩展，具有比逐帧静态视点
PDF3 years ago
潜空间细分：流体流动的稳定可控时间预测
本文提出了一种端到端训练神经网络体系结构，以具有高时态稳定性的方式强韧地预测流体流动的复杂动力学。该方法是基于卷积神经网络（CNN）的空间压缩与堆叠长期短期记忆（LSTM）层结构的时间预测网络，并采用新颖的潜在空间划分方法（LSS）。通过选
PDF4 years ago
线性相机阵列的视频拼接
本文提出了一种广角摄像阵列的稳定视频拼接算法，将拼接问题转化为学习一个平滑的空间插值以及介绍了一种快速推扫插值层和一种新颖的推扫拼接网络，并证明该方法的性能显著优于现有技术，具有虚拟现实、沉浸式远程交互、自动驾驶和视频监控等领域的广泛应用。
PDF5 years ago
ICCVYOLACT：实时实例分割
本研究提出了一种利用生成一组原型掩码和预测每个实例掩码系数的并行子任务的方法，进而实现在一台 Titan Xp 上每秒 33.5 帧且仅在一台 GPU 上进行训练即可在 MS COCO 上达到 29.8 mAP 的实时实例分割的全卷积模型，
PDF5 years ago
单帧正则化用于保持时间稳定的 CNNs
本论文提出了一种新的卷积神经网络训练策略，利用正则化方法实现了视频神经网络的时间稳定性不需要昂贵的运动估计或大量视频材料，同时可在架构不变的情况下进行微调，并证明该方法可以显著提高时间平滑性并增强泛化性能。
PDF5 years ago