poral action localization, or WS-TAL, where cheap video-level tags are utilized as an alternative supervision sig-nal [38,41,50]. Most existing WS-TAL methods [18,25,38,39, 41, 50, 60, 64] follow a ...
”去噪跨视频对比 弱监督时序动作定位 片段级分类 对比学习策略 性能验证“ 的搜索结果
第一种是基础模式（Basic Mode），用户只需要提供一张指导图片+文本描述，PixelDance 就可以生成有高度一致性且有丰富动态性的视频，其中指导图片可以是真实图片，也可以利用现有的文生图模型生成。而达到这样拔群的...
5029ALPINE：使用对比学习改进远程心率估计Lokendra Birla Sneha Shukla Anup Kumar Gupta Puneet Gupta印度理工学院{phd1901201001，phd2101101006，msrphd2105101002，puneet} @ iiti.ac.in摘要心率（HR）是人体...
导语：本文从图像、视频、控制三个角度分别介绍了自监督表征学习的最新进展。 雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的广泛应用催生了人工智能的第四次爆发。...
Sora是一个革命性的视频生成模型，可以根据用户输入的简单文本脚本自动生成与好莱坞级别画面相媲美的视频内容，其生成的视频不仅仅是对已有素材的拼接或剪辑合成，而是从像素级别全新“绘制”出来的。该模型能够理解...
Sora是一种文本到视频生成的人工智能模型，由OpenAI于2024年2月发布。该模型经过训练，能够从文本指令中生成逼真或想象的场景视频，并显示出在模拟物理世界方面的潜力。基于公开的技术报告和逆向工程，本文对该模型...
在UCR时间序列数据集上的实验表明，迁移学习可以提高或降低下游任务的性能，这取决于源数据集和目标数据集是否相似。通用编码器首先在标记的源数据集上预训练基网络，然后将基网络转移到目标域。这通常需要大量标记...
CVer学术知识星球最大优惠！赠送新用户50元优惠券(下方左图)，老用户7折+20元续费券(下方右图)...探索视频理解的新境界，Mamba 模型引领计算机视觉研究新潮流！传统架构的局限已被打破，状态空间模型 Mamba 以其在长...
具体来说，我们在视频上使用无监督的基于运动的鉴于大量证据表明运动在人类视觉系统的发展中起着关键作用，我们希望这种直接的无监督学习方法比文献中研究的巧妙设计的“借口”任务更有效事实上，我们的大量实验表明...
群组行为识别目前是计算机视觉领域的一个研究热点，在智能安防监控、社会角色理解和体育运动视频分析等方面具有广泛的应用价值.本文主要针对基于深度学习框架下的群组行为识别算法进行综述.首先，依据群组行为识别...
模态对齐是多模态融合关键技术之一，是指从两个或多个模态中查找实例子组件之间的对应关系。...显式对齐关注模态之间子组件的对齐问题，而隐式对齐则是在深度学习模型训练期间对数据进行潜在的对齐。
语音新手入门，学习读懂论文。本文作者机构是。
0摘要学习捕捉人体动作对于从单目视频中估计3D人体姿势和形状至关重要。然而，现有的方法主要依赖于循环或卷积操作来建模这种时间信息，这限制了捕捉人体动作的非局部上下文关系的能力。为了解决这个问题，我们提出...
本文总结了ICML 2023 有关时间序列预测...**相关链接中，我也总结了机器学习三大会以及数据挖掘顶会中时序和时空相关的文章，感兴趣的读者也可以参考学习。 如果对您有用，还请您点赞，收藏和转发。感谢您的支持。
首先，在大规模面部图像数据集上自监督地预训练MAE(Masked Autoencoder)，使之学习到一系列人类面部的大致特征。接着，利用Aff-wild2数据集的静态图像来微调MAE。然后使用TMF（时序多模态融合）来发掘多模态信息...
现有的手语数据集（如PHOENIX-2014T、CSL-Daily）只包含大约10K-20K对手语视频、手语标注和文本，数量比训练口语翻译模型的平行数据少一个数量级。因此，数据是训练有效的手语翻译模型的瓶颈。为了缓解这个问题，...
本文提出VideoReTalking，一种新的系统，根据输入音频编辑真实世界的说话头视频的人脸，即使具有不同的情感，也能产生高质量的和对口型的输出视频。我们模型的另一个独特优势是，由于我们的模型基于扩散模型，它可以...
能凸显数据特征，挖掘生理信号的时频域特征和时序特征的有效深度特征。学家们就情绪的基本特性达成了共识，认为情绪与人的生理变化相关联，持续时间短，连接和参数，网络模型的复杂度低，易于训练，该优势对于输入细...
目前，基于的图像分类研究大致可以分为 iGPT和ViT系列，本小节对部分图像分类方法从参数量和 Top1上的准确率进行了对比，如表2所示，“-”表示没有相关数据。此外，分析了数据集的大小对模型性能的影响，类比了 BiT...
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DEEP LEARNING APPROACHES FOR AUTOMATIC ANALYSIS OF EEGS摘要：数据：时序信号的时序建模： 摘要： 在本章中，我们将讨论各种深度学习架构在自动捕获检测中的应用，研究的体系结构包括多层感知器(MLPs)、卷积神经...
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