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2022年5月17日 浙大蔡登团队携手微软亚洲研究院，提出了一个新的对比动作表征学习（CARL）框架，以自监督的方式学习逐帧动作表征，尤其是针对长视频；它考虑了时空上下文来提取逐帧表征，是...
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2022年7月10日 而基于该假设,他们通过序列对比损失法来解决该问题,也就是说研究人员对逐帧表征进行了优化。 对比动作表征学习(CARL)框架的概述 在数据预处理这一步骤的具体过程是:对具有帧...
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2022年7月5日 近期，浙江大学蔡登团队与微软亚洲研究院共同提出了一种创新的对比动作表征学习框架。该框架采用自监督学习方式，旨在逐帧捕捉长视频中的动作表征。我们了解，I3D、Slowfast等...
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2025年3月30日 为了应对这一难题，浙大蔡登团队与微软亚洲研究院携手，共同研发出一种创新的对比动作表征学习（CARL）框架。该框架巧妙地融合了时空上下文信息，采用高效的Transformer视频...
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...其损失函数为: +权重衰减正则项 帧的顺序 视频帧会自然地按时间顺序排列。研究人员提出了一些自监督的任务,期望能够足够精确地表示应学习的正确帧序列。 一种方法是对帧的...

基于序列对比学习的长视频逐织作表征浙大蔡登团队序列对比算法的最新相关信息

入选AAAI 2025,浙江大学提出多对一回归模型M2OST,利...
中国浙江大学的林兰芬教授研究团队联合浙江杭州之江实验室以及日本立命馆大学共同提出了 M2OST,这是一种多对一回归 Transforme...
腾讯新闻前天11:00
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一键三连!穹彻智能与上交大卢策吾团队携RISE、CAGE ...
近日,穹彻智能携手上交大卢策吾团队联合提出RISE、CAGE与MBA三项前沿机器人操控技术,构建起从感知理解到动作生成的完整泛化闭...
腾讯新闻6天前
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2024年5月17日 浙大蔡登团队:基于序列对比学习的长视频逐帧动作表征 结合Transformer和对比学习,自监督长视频逐帧动作表征最新进展! 我在思考中 05月17日 09:56 浙大蔡登长视...
2025年1月10日 吴雨寒,2022级博士生,指导老师:董亚波、鲁东明。主要研究方向:时序预测,主要包括:群体智能优化算法、时频域表征学习,对比学习等。该工作得到浙江省科技计划项...
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港科技、麻省理工、浙大联合发布,时间序列特征统一抽取器Time...

视频时长 02:07

2024年11月4日 - 时间序列表示学习新方法,基于相似度的表示学习,多项任务取得SOTA～#机器学习 #人工智能 #算法 1331 0 02:46 App ...

www.bilibili.com/video/BV1Ei...
2022年6月5日 本研究的目的是以自监督方式学习长视频中具有时空上下文信息的逐帧表征。受最新的对比表征学习方法SimCLR的启发,我们提出了一个新框架——对比动作表征学习(CAR...
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