本文研究了动作上下文建模对弱监督时间动作定位的影响,提出了一种动作上下文建模网络(ACM-Net)来实现动作上下文和动作示例的分离。 •提出的ACM网络集成了一个class-agnostic的三分支注意力模块,以测量同时包含动作示例、动作上下文和非动作背景帧的每个时间点的可能性。基于获得的注意力值,构建了三分支类激活序列,以实...
为了实现视频监控下的动作上下文抑制,本文提出了一种动作上下文建模网络(ACM-Net)。具体来说,我们首先引入一个分类分支来获得初始类激活序列(CAS)。但正如我们前面提到的,这个初始CAS不能抑制模糊的动作上下文帧,因为它们在语义上是相关的。为了解决这个问题,我们提出了一个三分支class-agnostic注意力模块,分别区分动作示...
Domain Name: MEACM.NET Registry Domain ID: 1350438464_DOMAIN_NET-VRSN Registrar WHOIS Server: whois.gname.com Registrar URL: http://www.gname.com Updated Date: 2025-02-15T07:32:20Z Creation Date: 2007-12-08T01:18:15Z Registry Expiry Date: 2025-12-08T01:18:15Z ...
The organizing committee of the ACM International Symposium on QoS and Security for Wireless and Mobile Networks is glad to welcome you to the 2023 edition of Q2SWinet, that will be held onOctober 29th to November 2nd, 2023, in Montreal, Canada. The Q2SWinet 2023 symposium aims at serving...
这是一篇发表在ACM(Association of computing machinery)的文章,名字叫做《MOR-UAV: A Benchmark Dataset and Baselines for Moving Object Recognition in UAV Videos》这篇了论文里的模型主要测试的是对运动车辆的识别,路上的汽车和重卡。 论文提出了一个新的无人机系统的目标识别网络MOR-UAVNet,并且使用了自己的...
ACM MiSeNet 2012 : Annual International Workshop on Mission-Oriented Wireless Sensor Networkingansup
WITHDRAWN: Coronary artery segmentation based on ACMA-Net and unscented Kalman filter algorithm Author links open overlay panelChuanqi Wen a, Bao Li a, Yang Yang a, Yili Feng a, Jincheng Liu a, Liyuan Zhang a, Yanping Zhang a, Na Li b, Jian Liu c, Lihua Wang d, Mingzi Zhang e, ...
近日,国际顶级多媒体会议ACM Multimedia (ACM MM) 2024公布了最佳论文提名名单,人工智能学院梁雪峰教授团队发表的论文《Leveraging Knowledge of Modality Experts for Incomplete Multimodal Learning》荣获本届会议的最佳论文提名(Best Paper Nomination),由其指导的硕士生江河欣和硕士生许文鑫为共同第一作者,梁雪峰教授为通讯...
DFMNet是一个针对RGBD显著物体检测的高效模型，具有以下特点：高效的性能：轻量级：DFMNet的模型体积仅为8.5MB，非常适合在移动设备上进行应用。快速推理：在CPU上的推理速度达到140ms，相比其他模型，效率有了显著提升。先进的精度：深度图质量启发：DFMNet通过DQFM机制，根据深度图质量动态调整特征，从而...
本文分享 ACM MM 2021 论文『Complementary Trilateral Decoder for Fast and Accurate Salient Object Detection』,由北航&鹏城实验室联合提出互补三边解码器网络 CTDNet 用于显著物体检测,在参数更少、速度更快的情况下仍然取得了非常好的分割结果,实现了性能和效率的良好平衡!