temporal 第12页

CVPR 2021 Transformer Meets Tracker: Exploiting Temporal Context for Robust Visual Tracking

动机视觉目标跟踪是计算机视觉中的一项基本任务。尽管最近取得了一些进展，但由于遮挡、变形、外观变化等因素的影响，它仍然是一项具有挑战性的任务。在视频目标跟踪任务中，现有的跟踪器中被忽略了连续帧之间存在着丰富的时间上下文信息。方法为了在独立的视频帧之间建立桥梁，并传递丰富的时间线索。提出了一种新的transformer辅助跟踪框架。由于提出的transformer接收图像特征嵌入，共同将这些图像特征嵌

smile909·2021-03-28 22:13

论文阅读：Local-Global Video-Text Interactions for Temporal Grounding

时序定位的局部-全局视频-文字交互Abstract摘要本文针对文本到视频的时域定位问题，旨在识别与文本查询语义相关的视频时间间隔。我们使用一种新的基于回归的模型来解决这个问题，该模型学习为文本查询中的语义短语提取一组中级特征，这些特征对应于查询中描述的重要语义实体（参与者、对象和动作等），并且从多个层次反映查询的语言特征和视频的视觉特征之间的双模态交互。该方法在双模态交互中，利用从局部到全局的上下

Monmoka·2021-02-15 19:09

T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction 用于交通流预测的时序GCN

T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPredictionAbstract准确、实时的交通预测是智能交通系统的重要组成部分，对城市交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义。然而，由于受城市路网拓扑结构和动态随时间变化规律的制约，交通预测一直被认为是一个开放的科学问题。为了同时捕获网络的时空相关性，本文提出了一种基于神经网络的交通预测方法

goto_past·2021-02-06 15:41

Flink1.12新特性之Flink SQL中时态表（Temporal Tables）说明和总结

前言Flink1.12正式发布后，带来了很多新的特性，本文重点学习和总结一下Flink1.11和Flink1.12中时态表的使用和自己的一个小总结，文章如有问题，请大家留言交流讨论，我会及时改正。本文主要将在Flink1.12中新的时态表的一些新的概念和注意事项，如何在Join中使用会在之后另一个篇文章中具体讨论。Flink中的时态表的设计初衷首先，大家需要明确一个概念，就是传统SQL中表一般表示

俩只猴·2021-01-24 02:12

Flink实战（八十三）：flink-sql使用（十）维表join（五）Flink SQL之维表join之Temporal Table Join

声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维

王知无-大数据技术与架构·2021-01-23 15:25

论文学习：Learning spatio-temporal features with 3D convolutional networks

0.目录Abstract&ContributionIntroductionLearningFeatureswith3DConvNets3.12D卷积&3D卷积的区别作者又提到了这篇文章与[18]的区别这篇文章的主要工作CommonnetworksettingsVaryingnetworkarchitectures3.2Exploringkerneltemporaldepth3.3Spatiotem

小吴同学真棒·2021-01-13 18:31

论文学习：（TSN）Temporal segment networks: Towards good practices for deep action recognition

论文：《TemporalSegmentNetworks：TowardsGoodPracticesforDeepActionRecognition》目录0、导论1、TSNNetworkArchitectureBackbone的选择实验WeightInitializationinSpatial&TemporalnetworkSegmentalConsensus的选择实验2、GoodPracticesC

小吴同学真棒·2020-12-16 20:52

Temporal Extension Module for Skeleton-Based Action Recognition

TemporalExtensionModuleforSkeleton-BasedActionRecognition作者|YuyaObinataandTakumaYamamoto单位|FUJITSULABORATORIESLTD论文地址｜https://arxiv.org/abs/2003.08951ICPR2020在st-gcn的基础上开发了一个模块，在帧与帧之间相邻的关节点之间也添加连接，好处在

NULL·2020-12-10 08:04

Temporal Extension Module for Skeleton-Based Action Recognition

TemporalExtensionModuleforSkeleton-BasedActionRecognition作者|YuyaObinataandTakumaYamamoto单位|FUJITSULABORATORIESLTD论文地址｜https://arxiv.org/abs/2003.08951ICPR2020在st-gcn的基础上开发了一个模块，在帧与帧之间相邻的关节点之间也添加连接，好处在

NULL·2020-12-10 08:01

ACMMM2020｜Space-Time Video Super-Resolution Using Temporal Profiles【论文阅读笔记】

ACMMM2020｜Space-TimeVideoSuper-ResolutionUsingTemporalProfiles【论文阅读笔记】作者相关链接作者ZeyuXiao,ZhiweiXiong,XueyangFu,DongLiu,Zheng-JunZha相关链接Paper:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3394171.3413667Code:https:

Kobaayyy·2020-11-26 22:38

VSR论文笔记二|Robust Video Super-Resolution with Learned Temporal Dynamics

1.总结视频超分提取帧间的信息很重要，作者提出了一个可以自适应选择优化范围的时序自适应网络，同时作者用一个空间对齐网络减少邻帧的的运动复杂性。具体来讲就是：首先有一个时序自适应网络。时序信息对视频超分很重要，以往有通过复杂的优化来解决但是引入了计算负担和时间负担，也有一些使用固定的temporalscale通过显式应用运动补偿来产生网络的输入。作者提出一个自适应时序网络，可以鲁棒应对各种运动类型并

eight_Jessen·2020-11-03 17:14

Boundary-Sensitive Network for Temporal Action Proposal Generation

_ReLU_·2020-09-17 15:16

@Temporal 注解使用

1)DATE：等于java.sql.Date2)TIME：等于java.sql.Time3)TIMESTAMP：等于java.sql.Timestamp1.日期：@Temporal(TemporalType.DATE

java-北京-菜鸟·2020-09-17 05:06

(STGCN学习笔记)Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeleton-BasedActionRecognition------STGCN学习笔记STGCN学习笔记1.摘要2.引言3.相关工作3.1NeuralNetworksonGraphs3.2SkeletonBasedActionRecognition4.时空图卷积网络4.1badyparts4.2数据来源4

mocap路上的小白·2020-09-17 03:32

STGCN:Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecastin

STGCN：Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecastingthepaper“Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting”文章全部内容+对应ppt请查

Subranium·2020-09-17 03:39

关于JPA/Hibernate的时间字段映射问题

/***@FieldsupdateTime:DATE形式*/@Temporal(TemporalType.DATE)@Column(name="UPDATE_TIME")privateDateupdateTime

feng_926·2020-09-16 05:42

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

这篇文章可以说很晦涩了，作者用图卷积学习骨架数据，大概看一遍文章就知道作者建立了3-DGraph，然后用图卷积来学习所建立的图数据特征，然后再识别行为。但是这不是晦涩的地方，毕竟一个图，就看明白了，晦涩的地方是文章中的数据是的维度以及这个维度计算是怎么在图卷积中流动的。不类比传统卷积还好，偏偏现在大多都是拿传统卷积来讲图卷积，然后，会不自觉的用二维欧几里德图形里的传统卷积来考虑图卷积，这就开始蛋疼

paranoid_CNN·2020-09-16 03:52

论文阅读笔记 End-to-end Flow Correlation Tracking with Spatial-temporal Attention [2018 CVPR] (FlowTrack)

先给出原文链接：https://arxiv.org/abs/1711.01124v1代码暂未放出。该论文核心思想：使用光流信息帮助跟踪。用光流信息指导历史特征融合，得到更好的目标模型，类似于根据光流做了特征对齐。先上总框架：(1)跟踪使用的特征由FeatureCNN提取；(2)光流信息由FlowNet提取；(3)Warp操作指的是在光流的指导下将最近几帧(文章中使用5帧)的目标特征对齐到t-1帧；

zxgravity·2020-09-16 02:19

后台JSON格式时间戳转前台正确时间

JSON格式时间戳转前台正确时间环境sss+jdk1.8+tomcat因为在前台发送请求，后台直接传输json数据，发现前台数据展示为时间戳，所以只需要在后台做这样的处理就好了1.在相应实体类上加上注解：@Temporal

fuyou1837·2020-09-14 06:42

uncertain temporal knowledge graph论文解读

不确定时间知识图谱–uncertaintemporalknowledgegraph摘要时间数据随处可见，例如医疗历史，购物史，雇佣史和网页日志。开源的信息抽取工具证实了从这些数据源自动构建知识图谱的可行性。通常这些工具抽取出来的数据都带有它们的置信度，这就引出了不确定（概率）知识图谱的概念。由于抽取工具的问题，或者数据源自身的问题，抽取的事实关系等带有不确定性或者错误。在本论文中，作者做了哪些工作

方问楚·2020-09-13 13:59

论文笔记一：Spatial-Temporal Person Re-identification

行人重识别(PersonRe-identification)是一个图像检索问题，给定一组图片集(probe)，对于probe中的每张图片，从候选图片集（gallery）中找到最可能属于同一个行人的图片。本文提出了一种新的双流时空行人重识别(时空行人重识别)框架，该框架同时挖掘视觉语义相似性和时空信息。在没有任何附加条件的情况下，我们的时空行人重识别方法在Market-1501数据集上的rank-1

langya_zz·2020-09-12 20:33

6.时序差分学习Temporal-Difference Learning--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录时序差分学习Temporal-DifferenceLearning前言TD预测/评估TD预测方法的优势TD(0)的最优性Sarsa:在线策略TD控制Q-learning:off-policyTD

EdenJin·2020-09-12 16:09

ForVizor: Visualizing Spatio-Temporal Team Formations in Soccer

论文视频作者浙江大学CAD&CG国家重点实验室YingcaiWuXiaoXieJiachenWangDazhenDengHongyeLiangWeiChen浙江大学体育系HuiZhangShoubinChengIntroductionSoccerispopularFormationisvital挑战：Acquirereliablefine-grainedsoccerdataVideoresolut

algzjh·2020-09-12 10:55

Asymmetric 3D Convolutional Neural Networks for action recognition

为什么不使用5x1x1呢，因为使用3x1x1时最后一层的temporal视野域已经大于16(输入帧数),所以还是用参数量较少的3x1x1。

陳大遙·2020-09-11 22:35

Spatial and Temporal Mutual Promotion for Video-based Person Re-identification

一、介绍在这篇文章发表在AAAI2019上，解决的是全监督的视频行人重识别问题。作者没有采取通过每个视频帧特征提取时域特征的方法（RNN/LSTM），而是提出了一个递归精炼单元（refiningrecurrentunit,RRU），能够根据历史视频帧来恢复当前帧被遮挡和噪声污染的部分（RRU输入和输出的对象是视频帧经过Inception-v3后的特征图）。然后，作者提出了一个时空线索整合模块（sp

han_jan·2020-09-11 21:47

hibernate 保存oracle的date类型数据丢失时分秒

只能存日期在hibernate框架开发的时候针对oracle的date类型数据,建立表对象模型的时候注意类属性@Temporal(TemporalType.DATE@Column(name="SEND_TIME

wl1297929289·2020-09-11 05:33

CVPR 2020 《Local-Global Video-Text Interactions for Temporal Grounding》论文笔记

目录简介动机贡献方法实验简介本文的作者来自浦项科技大学和首尔大学下载链接动机在Grounding领域，早些的方法都可以归结为scan-and-localizeframework，主要包括两个步骤：1.生成proposals；2.根据matchingscore进行选择。但是这一类方法存在很大的弊端：获得matchingscore的过程中，使用textquery的全局特征，丢失了用于定位的细节信息。后

NeverMoreH·2020-09-10 15:29

【视频行为识别6】TSN(Temporal Segment Network—ECCV2016

TowardsGoodPracticesforDeepActionRecognition论文链接：https://arxiv.org/abs/1608.00859代码链接一(caffe)：https://github.com/yjxiong/temporal-segment-network

超级无敌陈大佬的跟班·2020-09-10 12:16

TRN:Temporal Relational Reasoning in Videos---论文阅读

paperhttps://arxiv.org/pdf/1711.08496v1.pdfcodehttps://github.com/zhoubolei/TRN-pytorch论文翻译https://www.jianshu.com/p/bef2632e50be参考博客：浅谈动作识别TSN,TRN,ECO：https://blog.csdn.net/SIGAI_CSDN/article/details

alicecv·2020-09-10 12:22

《论文阅读》Video Super-resolution with Temporal Group Attention

留个笔记自用VideoSuper-resolutionwithTemporalGroupAttention做什么Videosuper-resolution视频超分辨，经典应用，低分辨率的图片在放大后必然是模糊的，超分辨做的便是将低分辨的图片转化成高分辨率的图片并且做到清晰。这里的视频超分辨也是同样一个意思，不过将图片转换成了视频的某个部分，但这里有所增加的依靠便是视频存在着上下帧。做了什么简单来说

未知丶丶·2020-09-08 16:00

强化学习（五）用时序差分法（TD）求解

本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化学习问题的方法：时序差分(Temporal-Difference,TD)。时序差分这一篇对应Sutt

weixin_33841722·2020-08-26 08:58

Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks

Abstract卷积神经网络（cnn）被认为是一类有效的图像识别模型。然而，当利用CNN学习时空视频表示时，这并非不平凡。一些研究表明，执行3D卷积是一种捕获视频中时空维度的有益方法。然而，从头开始开发非常深的3dcnn会导致昂贵的计算成本和内存需求。一个有效的问题是，为什么不为3DCNN回收现成的2D网络。在本文中，我们通过在空间域（相当于2DCNN）上模拟3×3×3卷积滤波器（相当于2DCNN

铿锵的玫瑰·2020-08-25 17:14

Connectionist Temporal Classiﬁcation: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Netw

Abstract许多现实世界的序列学习任务都需要从有噪声的、未分段的输入数据中预测标签序列。例如，在语音识别中，声音信号被转录成单词或子单词单元。递归神经网络（rnns）是一种功能强大的序列学习器，似乎非常适合这类任务。然而，由于它们需要预先分割的训练数据，以及将其输出转换为标签序列的后处理，因此它们的适用性受到了限制。本文提出了一种新的训练神经网络直接标记未分段序列的方法，从而解决了这两个问题。

铿锵的玫瑰·2020-08-25 17:14

A Closer Look at Spatio temporal Convolutions for Action Recognition

Abstract在本文中，我们讨论了用于视频分析的几种时空卷积形式，并研究了它们对动作识别的影响。从观察到2DCNN应用于视频的各个帧的动机来看，我们的动机仍然是动作识别方面的佼佼者。在这项工作中，我们通过经验证明了在残差学习框架内3DCNN相对于2DCNN的准确性优势。此外，我们表明将3D卷积滤波器分解为单独的空间和时间分量会显着提高准确性。我们的经验研究导致了新的时空卷积块“R（2+1）D”的

铿锵的玫瑰·2020-08-25 17:14

【论文阅读笔记】：DeepFall – Non-invasive Fall Detection with Deep Spatio-Temporal Convolutional Autoencoders

DeepFall–Non-invasiveFallDetectionwithDeepSpatio-TemporalConvolutionalAutoencoders作者：JacobNogas,ShehrozS.Khan,AlexMihailidis单位：UniversityofToronto.TorontoRehabilitationInstitute,UniversityHealthNetwor

CSHran·2020-08-25 16:29

H265视频封装成RTP

00000001后面跟随的前两个字节为NALU的语法元素，总体结构如下这两个字节字段分布如下，F(forbidden_zero_bit)通常为0，LayId(nuh_layer_id)通常为0，Tid(nuh_temporal_id_plus1

佛道教主·2020-08-25 01:21

[飞桨论文复现计划]Temporal Pyramid Network for Action Recognition

2020年的8月份，百度aistudio举行了一个顶会论文复现项目，这个项目非常有趣，有百度和中科院的大咖大神领着我们读论文和做实验。恰逢本人想学习学习paddle和动作识别的相关内容，就积极参与进来了，哈哈。这个复现项目总共有9篇顶会论文复现选择，其中包含了GAN生成模型方向和动作识别方向的。为了直接了解并争取尽快深入动作识别任务的SOTA工作，我选择了CVPR2020的TemporalPyra

zxx650·2020-08-25 01:00

Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic Motivation

ResearchTopicLearninggoal-directedbehaviorinenvironmentswithsparsefeedbackisamajorchallengeforreinforcementlearningalgorithms.这里有两个名词需要注意：goal-directedbehavior,sparsefeedback这篇文章提出了一种hierarchical-DQN(

Vic_Hao·2020-08-25 01:29

强化学习(Reinforcement Learning)学习笔记DAY01（RL分类和Q Learning简单例子）

还有另外一种分类：回合更新（Monte-Carloupdate）和单步更新（Temporal-Differenceupdate）。

沙鳄鱼·2020-08-25 01:28

增强学习Reinforcement Learning经典算法梳理3：TD方法

就是TD（temporal-difference时间差分）方法。有个名词注意一下

songrotek·2020-08-25 01:16

强化学习实践（1）：简单介绍

算法有哪些（我们要实践哪些）Model-free和Model-based基于概率(Policy-Based)和基于价值(Value-Based)回合更新(Monte-Carloupdate)和单步更新(Temporal-Differenceupdate

专业渡劫修仙·2020-08-25 00:26

Date 类型转换成时间戳类型Timestamp

一共有3中方式可以实现@DateTimeFormat(pattern="yyyy-MM-ddHH:mm:ss")@JsonFormat(pattern="yyyy-MM-ddHH:mm:ss")@Temporal

殇莫忆·2020-08-24 09:21

Human Pose Estimation in Video via Structured Space Learning and Halfway Temporal Evaluation论文解读

概述一、挑战：视频姿态估计中保持短时间结果一致问题二、方法概述：通过结构化的空间学习和中间估计的方法来保证视频估计结果的前后一致性(1)提出一种两个分支，三个阶段的网络，能够有效的估计姿态并捕捉temporal

LaLa_2539·2020-08-24 04:39

pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample

UpsampleCLASStorch.nn.Upsample(size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None)上采样一个给定的多通道的1D(temporal

于小勇·2020-08-23 08:45

CTC（Connectionist Temporal Classification）介绍

CTC解决什么问题CTC，ConnectionistTemporalClassification，用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。举例来说，在语音识别中，我们希望音频中的音素和翻译后的字符可以一一对应，这是训练时一个很天然的想法。但是要对齐是一件很困难的事，如下图所示（图源见参考资料[1]），有人说话块，有人说话慢，每个人说话快慢不同，不可能手动地对音素和字符对齐，这样太耗时。再比如

weixin_30352645·2020-08-23 07:55

论文学习（二）---Temporal Convolutional Network （TCN）

1.https://fuhailin.github.io/Temporal-Convolutional-Network/2.https://blog.csdn.net/Kuo_Jun_Lin/articl

超白的小白走在阳光下·2020-08-23 06:55

深度之眼Paper带读笔记NLP.28：TCN （Temporal Convolutional Networks）

文章目录前言第一课论文导读序列建模序列建模的发展历史序列建模技术总览序列建模与循环神经网络（RNN）序列建模与循环神经网络（LSTM）序列建模与循环神经网络（Seq2Seq）序列建模与卷积神经网络(CNN)序列建模与卷积神经网络(FairSEQ)序列建模与注意力机制序列建模与注意力机制（transformer）前期知识储备第二课论文精读论文结构传统算法模型RNN加速方案层叠卷积结构Hierarch

oldmao_2001·2020-08-23 06:35

TricorNet: A Hybrid Temporal Convolutional and Recurrent Network for Video Action Segmentation 翻译

本博文是对论文的翻译，如有不准确，请在评论中指出TricorNet:AHybridTemporalConvolutionalandRecurrentNetworkforVideoActionSegmentation一种用于视频动作分割的时间卷积和递归混合网络关键词：hybridtemporalconvolutionalandrecurrentnetwork混合时间卷积与递归网络文章主要介绍了一种混

nclgsj1028·2020-08-23 06:22

ms-tcn:multi-stage temporal convolutional network for action segmentation

ms-tcn论文详解这是一篇cvpr2019的论文，研究了一阵子，决定将论文主体思想写出来，给大家分享分享，也让自己巩固理解。首先，看一下这篇论文的目的。ms-tcn中，为时间动作分割任务引入了一个多阶段时间卷积网络。给定视频x1的帧：T=（x1，…，xT），我们的目的是推断每个帧c1的类标签：T=（c1，…，cT）（T是视频长度）。论文大致分为：Single-StageTCN;Multi-Sta

PolyPubki·2020-08-23 06:11

CTC（Connectionist Temporal Classification）论文笔记

1.思想序列学习任务需要从未分割的输入数据中预测序列的结果。HMM模型与CRF模型是序列标签任务中主要使用的框架，这些方法对于许多问题已经获得了较好的效果，但是它们也有缺点：（1）需要大量任务相关的知识，例如，HMM中的状态模型，CRF中的输入特征选择；（2）需要有独立性假设作为支撑；（3）对于标准的HMM模型，它是生成式的，但是序列标签时判别式的。RNN网络除了出入与输出的表达方式需要选择之外不

m_buddy·2020-08-23 06:57

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