8799一种面向双流动作消除的视频超分辨率算法张皓晨,刘东,熊志伟中国科学院地理空间信息处理与应用系统技术重点实验室中国科学技术大学,合肥[email protected],{dongeliu,zwxiong}@ustc.edu.cn...
8799一种面向双流动作消除的视频超分辨率算法张皓晨,刘东,熊志伟中国科学院地理空间信息处理与应用系统技术重点实验室中国科学技术大学,合肥[email protected],{dongeliu,zwxiong}@ustc.edu.cn...
Alexandru Damian*,Shijia Hu,Nikhil Ravi,CynthiaRudin杜克大学Durham,NC{sachit.menon,alexandru.damian,shijia.hu,nikhil.ravi,cynthia.rudin}@duke.edu摘要单图像超分辨率的主要目的是从对应的低分辨率...
人体动作识别是视频识别领域的研究热点和难点,因此,提出了一种基于双流快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)改进的人体动作识别算法。首先,用RGB(Red,Green,Blue)图像和光流数据作为网络的输入,分别训练Faster RCNN;...
499基于双流递归神经网络的动作时间动态和空间动态建模王洪松1,3王良1,2,31智能感知与计算研究中心(CRIPAC),模式识别国家重点实验室(NLPR)2中国科学院自动化研究所脑科学与智能技术卓越中心(CEBSIT)3中国...
1用于训练深度动作识别网络的视频程序生成Ce′ sarRobertodeSouza1,3,AdrienGaidon2,YohannCabon1,AntonioManuelLo′pez31计算机视觉组,施乐欧洲研究中心,Meylan,法国2美国加利福尼亚州洛斯阿尔托斯丰田研究...
用于隐私保护动作检测的人脸识别任中正1、2[0000−0003−1033−5341],李勇在 1、2[0000−0001−9863−1270],和Michael S. [0000−0002−5452−8332]1EgoVid Inc.,韩国2加州大学戴维斯{zzren,yongjaelee}@ uc...
近年来, 随着科学技术的高速发展, 深度学习的蓬勃兴起, 实现图像超分辨率重建成为计算机视觉领域一大热门研究课题. 然而网络深度增加容易引起训练困难, 并且网络无法获取准确的高频信息, 导致图像重建效果差. 本文...
guided edge attention weightRGB featureDepthfeature56970用于引导深度图超分辨率的离散余弦变换网络0Zixiang Zhao 1,2 Jiangshe Zhang 1 * Shuang Xu 1,3 � Zudi Lin 2 Hanspeter Pfister 201...
20208特定模态注释视频Saghir Alfasly1,2Jian Lu1,3,Chen Xu1,2Yuru Zou11深圳大学...然而,有效地利用特定于视觉的注释视频中的音频模态进行动作识别是一个特殊的挑战。为了应对这一挑战,我们提出了一个新的视听
用于空间-时间动作定位的当前最先进的方法依赖于帧级的检测和利用3D ConvNets的模型时间上下文在这里,我们更进一步,模型的时空关系,以捕捉人类actors,相关对象和场景元素之间的相互作用,区分类似的人类行动至关...
3939基于非对称交叉引导注意网络的自然语言查询中演员和动作王昊1、邓成1、2、严俊池3、陶大成41西安电子科技大学电子工程学院西安2腾讯人工智能实验室,深圳,中国3上海交通大学计算机工程系、MoE智能重点实验室4...
13899基于对比度评价网络的刘子怡1王乐1 * 张麒麟2高占宁3牛振兴4郑南宁1华刚51西安交通大学人工智能与机器人研究所2HERE Technologies3阿里巴巴集团达摩4机器智能以色列实验室,阿里巴巴集团5Wormpex AI研究摘要弱...
143基于骨架的动作识别中的图卷积分解与统一刘子宇1,3,张宏文2,陈正浩1,王志勇1,欧阳万里1,31悉尼大学2中国科学院大学CASIA3悉尼大学SenseTime计算机视觉研究组,澳大利亚{zliu6676@uni.,zhenghao.chen@,...
用于视频识别的陈云鹏1,Yannis Kalantidis2,李建舒1,闫水成3,1,冯佳士11新加坡国立大学2Facebook研究3奇虎360 AI研究院{陈云鹏jianshu}@ u.nus.edu,[email protected],{eleyans,elefjia}@ nus.edu.sg抽象。...
13413AdaSGN:自适应关节数和模型大小以实现高效的基于骨架的动作识别石磊1,2,3张一凡1,3*程建1,3卢汉清1,31中国科学院自动化研究所NLPR AIRIA2美团3中国北京中国科学院大学人工智能学院[email protected],...
909TEA:用于动作识别的李艳1纪斌2史新天1张建国3康斌1王利民2王1平台和内容集团(PCG),腾讯2南京大学软件新技术国家重点实验室3南方科技大学计算机科学与工程系[email protected],[email protected]....
基于交互感知的时空金字塔注意网络的动作分类杨度1、 2、 3,袁春风2、李兵2、赵丽丽3、李洋西4、胡伟明21中国科学院大学2中科院脑科学与智能技术卓越中心,中科院自动化研究所模式3美图、4国家计算机网络应急技术...
沙特国王大学学报基于深度融合卷积神经网络的手指静脉识别Ismail Boucherita,Mr. J.,Mohamed Ould Zmirlia,Hamza Hentablib,Bakhtiar Affendi Rosdica先进电子系统实验室(LSEA),Medea大学,Pole Urbain,...
场景-对象-动作:多任务、多标签视频数据集Jamie Ray1,Heng Wang1,Du Tran1,YufeiWang1 Matt Feiszli1,Lorenzo Torresani1,2和ManoharPaluri11 2达特茅斯学院{jamieray,hengwang,trandu,yufei22,mdf,...
bonn.deHilde Kuehne麻省理工学院-IBM沃森实验室[email protected] Sener,JuergenGall波恩大学,德国sener,[email protected]摘要在未修剪的视频中进行动作的时间检测和分割的任务在此上下文中的一个问题来自...
沙特国王大学学报STLF-Net:用于住宅短期负荷预测的双流深度网络Mohamed Abdel-Basseta,Hossam Hawasha,Karam Sallama,S.S.Askarb,Mohamed Abouhawwashc,d,aZagazig大学计算机和信息学院,Shaibet an ...
7912基于骨架的有向图神经网络石磊1,2张一凡1,2*程建1,2,3卢汉青1,21中国科学2中国科学3中科院脑科学与智能技术{雷.石,张艺发,程建,卢华琪}@ nlpr.ia.ac.cn摘要骨架数据由于能够适应动态环境和复杂背景而被...
3958用于视频人物重识别的李佳宁1、王敬东1、田琦2、高文1、张世良11北京大学2华为诺亚方舟实验室摘要本文提出了全局-局部时间表示(GLTR)方法,利用视频序列中的多尺度时间线索进行视频人物再识别(ReI-D)。...
我们解决的任务,共同确定一个人在做什么,他们正在寻找基于分析的头戴式摄像头捕获的视频我们提出了一种新的深度模型,用于第一人称视觉中的联合凝视估计和动作识别我们的方法使用深度网络中的随机单元来描述...
4361×ISDNet:集成浅层和深层网络以实现高效的超高分辨率分割郭少华1人,刘亮2*,甘振业2人,王亚彪2人,张武浩2人,王成杰2人,蒋冠南5人,张伟5人,冉毅1 <$,马立庄1人,3 <$,徐科41上海交通大学2腾讯优图实验...
我们方法的核心是一个完全卷积的网络,它完全从合成视频序列及其地面实况光流和运动分割中学习。这种编码器-解码器风格的体系结构首先学习光流场特征的粗略表示,然后迭代地对其进行细化以产生原始高分辨率的运动...
沙特国王大学学报一种新的用于人体动作识别的混合深度学习模型Neziha Jaouedia,Noureddine Boujnahb,Med Salim BouhlelcaNational Engineering School,Avenue Omar Ibn El Khattab Zrig Eddakhlania,Gabes 6072...