在公平比较的 setting 下,DDM-Net 在 GEBD 的两个数据集(Kinetics-GEBD 和 TAPOS) 上都大幅超越了之前的方法,取得 SOTA 的结果。 1. Kinetics-GEBD DDM-Net 在 F1-score 上显著优于之前的方法。特别是,在 F1-score@0.05 的指标上,DDM-Net 实现了从 62.5% 到 76.4% 的显著提升。此外,DDM-Net 可以在...
[CVPR 2022] Progressive Attention on Multi-Level Dense Difference Maps for Generic Event Boundary Detection - DDM/DDM-Net/modeling/co_transformer.py at main · MCG-NJU/DDM
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Breadcrumbs DDM /DDM-Net / test.pyTop File metadata and controls Code Blame 162 lines (140 loc) · 4.57 KB Raw import os import argparse from os.path import abspath import pickle from tqdm import tqdm import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as ...
[CVPR 2022] Progressive Attention on Multi-Level Dense Difference Maps for Generic Event Boundary Detection - DDM/DDM-Net/utils/clip_grad.py at main · MCG-NJU/DDM
[CVPR 2022] Progressive Attention on Multi-Level Dense Difference Maps for Generic Event Boundary Detection - DDM/DDM-Net/modeling/position_embedding.py at main · MCG-NJU/DDM
[CVPR 2022] Progressive Attention on Multi-Level Dense Difference Maps for Generic Event Boundary Detection - DDM/DDM-Net/utils/model_ema.py at main · MCG-NJU/DDM
MCG-NJU / DDM Public Notifications Fork 3 Star 49 main Breadcrumbs DDM /DDM-Net /utils / helper.py Latest commit HistoryHistory File metadata and controls Code Blame 132 lines (111 loc) · 4.75 KB Raw 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23...
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