一作 论文写作的动机motivation 这篇文章介绍了一个时间维度上的proposal方法,用来进行动作识别 Introduction 视频中记录了大量关于人类行为动作的信息,要想处理这些数据,计算机视觉算法需要能够进行人类动作识别和检测的能力 以往所用的动作识别的方法: 一开始动作识别被简单的看作是视频分割,也就是把原本的 长视频分割成...
2. 我们探索空间和语义相关性的工作机制,我们的SST 改进了远程空间相关性建模,并消除了捕获语义相关性时复杂的手动设计。此外,我们证明这些相关性在多标签图像识别任务中相互补充,并且同时对这两种相关性进行建模可以显着提高性能。 •3.我们提出的方法在四个流行的多标签基准数据集上取得了有竞争力的结果。 3.文...
选择MMDetection3D框架中的PointPillars作为base model.在waymo数据集上进行测试。 在标准 PointPillars 模型 D2 的基础上,我们将其扩展为另外三个变体:D3、D1 和 D0,它们仅在网络步长上有所不同。从 D3 到 D0,每个模型的四个阶段的步长集合是{1, 2, 4, 8}, {1, 2, 4, 4}, {1, 2, 2, 2} 和...
Spend-Ohio数据集训练时间 Q: 总结一下论文的主要内容 A: 这篇论文介绍了一个名为Simple Spatio-Temporal Knowledge Graph (SSTKG)的框架,旨在解决知识图谱(KGs)在处理现实世界动态数据时的局限性。以下是论文的主要内容概要: 问题背景: 当前知识图谱方法主要依赖静态数据,忽略了现实世界数据的动态性和时空属性,导致...
相关论文2019年12月16日在线发表于《自然—神经科学》。 他们报告了一项开放的、大规模的清醒小鼠视觉皮层活动生理研究:艾伦大脑天文台视觉编码数据集。 该公开可用的数据集包括来自243个成年小鼠的六个视觉区域、四个层和12个转基因小鼠品系的近60,000个神经元的皮层活动,以响应一组系统的视觉刺激。
而总的 loss 就是该 loss 的加和: 数据集提供了裁剪好的 video,所以就是给定 gt 的监督训练任务,完全可以用反向传播算法进行训练。 Reference: 1. Paper:http://vision.stanford.edu/pdf/buch2017cvpr.pdf 2. Github:https://github.com/ranjaykrishna/SST...
Yelp评论数据集总结自2013、2014和2015年的Yelp数据集挑战。此数据集有两个版本。 Yelp-2被用于消极和积极情绪分类任务,包括560,000个训练文本和38,000测试文本。 Yelp-5用于细粒度情感多分类任务,包含650,000个训练文本和50,000测试文本。 Amazon Reviews (AM) 亚马逊评论数据集 The AM is a popular corpus for...
利用最初发表的来自癫痫患者的数据集,研究人员发现在人类颅内脑电图记录(intracranialElectroencephalogram, iEEG)中存在短暂的、较高的β-coherence bursts(图1 A)。在人类数据中,β-coherence bursts的数量与AMY-HPC β-coherence的差异性...
MFTCoder 最新版本 v0.5.0 已经开源,感兴趣的同学可以用版本 tag 或者持续跟踪 main 分支,本文中提到的模型和数据集也在陆续开源中,如果您喜欢我们的工作,欢迎试用、指正错误和贡献代码,。任何贡献我们都会非常欢迎,详见Contribution Guide(https://codefuse.ai/contribution/contribution) ...
论文:SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings[1] 代码: princeton-nlp/SimCSE[2] Demo: https://gradio.app/g/AK391/SimCSE 本文将对比学习的思想引入了sentence embedding,刷爆了无监督与有监督语义相似度计算任务SOTA,是一篇非常难得的高水平论文。