3） 基于强大的预训练CLIP，对于小数据集，最好不要引入新参数，对视频帧采用平均池化机制；对于大数据集，最好引入更多参数，以学习大型数据集的时间依赖性。...ViT首先提取非重叠图像块，然后用线性投影转换为一维的token，并利用transformer架构对输入图像的每个patch之间的交互进行建模，以获得最终的表示。...而紧凑型相似性计算器使用变压器模型进行多模态交互，并通过线性投影进一步计算相似性，两者都包含新的权重以供学习。...无参数类型首先使用平均池化来聚合所有帧的特征，以获得“平均帧”，然后，将相似性函数定义为余弦相似性： Sequential type 平均池化操作忽略帧之间的顺序信息。...总结 在本文中，作者使用预训练的CLIP作为主干网络来解决从帧级输入的视频片段检索任务。作者使用了无参数类型 、序列类型 和紧密类型 相似性计算器来获得最终结果。
他们提出了一种新的序列对比损失（SCL），应用于通过一系列时空数据增强获得的两个相关的视图。...最近，SimCLR使用实例鉴别作为网络前置任务，并引入了一个名为NT-Xent的对比损失，该对比损失最大化相同数据的两个增强视图之间的一致性。...遵循SimCLR，FVE附加了一个小型投影网络，它是一个两层的MLP，用于获得潜在嵌入。由于时间上相邻的帧高度相关，我们假设两个视图之间的相似性分布遵循先验高斯分布。...为了优化逐帧表征，我们提出了一种新的序列对比损失（SCL），它通过最小化两个增强视图的嵌入相似性和先验高斯分布之间的KL散度来实现，如图4所示。...表4 在Pouring数据集上与最先进方法的比较 4 结论 在本文中，我们提出了一个对比动作表征学习（CARL）的新框架，以自监督的方式学习逐帧动作表征，尤其是长视频。
方法介绍 论文的回环检测网络如图１所示，主要分为移动对象检测与特征提取部分、特征存储与相似性比较部分和新场景检测部分。...图 3 重构误差的变化 特征存储与相似性比较： 每张图像中提取的特征组成了字典Ｄ，以便后续的图像相似性比较。作者使用了两个字典：超级字典与普通字典。 ?...图 ４ 回环帧查找过程 相似性比较：利用两帧提取的特征进行相似性比较，算法如图４，其中相似度测量公式为： ? ?...图 ５相似性计算 实验结果 作者所提出的回环检测方法融合了CNN分类、自动编码器、超级字典等内容，获得了更加快速、鲁棒的表现。...提出的方法在５个室外数据集上进行检验，并与现阶段在回环检测中广泛使用的DBoW2, DBoW3和最新的iBoW方法 进行比较，下表为比较啊结构，可以看出作者所提方法性能更好。 ?
在视角合成视频中，孔填充过程引起的时间不一致性会影响合成视频的感知质量。在该方法中，作者提取了连续帧之间的过度闪烁区域，并通过测量结构相似性来量化时间不一致性对它们的感知影响。...从这些观察结果中，提出了一种新的临界时间不一致(CTI)测量方法，通过仅测量特定区域的结构相似性，有效和客观地评估合成视频的质量。为了检测特定的区域，计算了时间上相邻帧之间的差异。...两个本地窗口 和 ，可以写为 image.png 时间池化 为了获得合成视频的最终 CTI 分数，需要对从帧中获得的所有 CTI 分数进行时间池化。本文采用了加权平均池化的方法。...实验结果 使用 IRCCyN/IVCDIBR 作为实验的基础数据集，该数据集的测试视频采用 7 种不同的算法生成，并且提供了通过主观评估实验获得的平均意见评分(MOS)。...为了验证所提出的方法的性能，我们使用了 7 个现有的质量评估(QA)来进行性能比较。5 个指标分别是 2D 图像/视频 QA 模型。两个指标是合成视图的三维图像质量评价模型。
因此，开发一种鲁棒且高效的适用于空中跟踪条件的方法仍然是一项具有挑战性的工作。 大多数现有的跟踪器采用标准的跟踪-检测框架，并独立地对每个帧进行检测。...2.贡献 这在这项工作中，我们提出了一个综合的框架来利用孪生网络中的时间上下文，我们称之为TCTrack。 如图1所示，TCTrack在特征和相似性映射两个级别上引入了时间上下文。...提出的框架从两个新的角度考虑时间上下文： （1）在线特征提取，我们通过TAdaCNN时间上下文纳入考虑。...方法： 作为Transformer的最基本组成，多头注意力公式如下所示，在本文中我们使用了6个分头： 为了表述更加清楚，我们将t-1帧的时序知识定义为 ，当前帧（t帧）为 ，编码器使用 作为Query...首先针对轻型跟踪器比较，我们的方法在四个公开数据集均取得良好效果。
自监督学习(Self-supervised learning) 是这两年比较热门的一个研究领域，它旨在对于无标签数据 ，通过设计 辅助任务（Proxy tasks） 来挖掘数据自身的表征特性作为监督信息...注意这里的两个关键词：无标签数据和辅助信息，这是定义自监督学习的两个关键依据。...a、基于视频帧的序列信息 这个跟自然语言处理中的语序预测很相似，我们通过随机打乱训练集中视频帧的顺序，来训练网络让其对正确视频时序进行预测 b、基于视频中目标的相似性 一般来说，视频相邻帧中目标相似性比较高...，相隔较远帧中目标相似性比较低，所以可以训练网络判断不同帧中目标的相似性来提升其特征提取能力 c、基于无监督目标跟踪 视频中同一物体在不同帧的特征应该是相似的，而不同物体的特征是不同的。...可以根据无监督模型获得目标跟踪框，然后让网络学习同一目标和不同目标在不同帧中的相似性判别来提升特征提取能力 三、总结 以上介绍的主要为自监督学习中一些比较经典的辅助任务设计，在实际的任务中，如何根据自己的数据特点来设计有效辅助任务是自监督学习的关键
给定一个由多个图像帧组成的视频片段作为输入，VisTR直接输出视频中每个实例的掩码序列。其核心是一种新的、有效的instance sequence匹配与分割策略，它在序列级对实例进行整体监控和分割。...•VisTR在YouTube VIS数据集上取得了很好的效果，在mask mAP中以27.7 FPS的速度（如果排除数据加载，则为57.7 FPS）获得了35.3%的效果，这是使用单一模型的方法中最好、...研究思路： 研究人员将视频实例分割问题建模为一个直接的序列预测问题。给定由多个图像帧组成的视频片段作为输入，VisTR按顺序输出视频中每个实例的掩码序列。...对于每一帧，对象预测O和相应的编码特征映射E被馈送到模块中以获得初始attention maps。...通过这种方式，获得不同帧的每个实例的mask features。 ?
现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics，如空间或外观相似性。这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪。所以现有的方法缺乏从数据中学习时间变化的能力。...类似地，基于Re-ID的方法计算相邻帧的特征相似性，并将目标对与高相似性相关起来。此外，最近的一些工作还尝试了目标检测和重识别特征学习的联合训练(见上图(b))。...当在MOT数据集的示例上使用DETR检测器时，如上图(a)，相同检测查询（绿色目标查询）预测两个不同帧预测两个不同的目标。因此，很难通过目标查询的身份来将检测预测作为跟踪值联系起来。...作为一种补救措施，研究者将目标查询扩展到目标跟踪模型，即跟踪查询。在新的设计中，每个轨迹查询都负责预测一个目标的整个轨迹。...给定一个视频序列作为输入，训练损失，即track loss，是逐帧计算和逐帧生成的预测。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】传统的帧插值通常都是在两张极其相似之间生成图像。...最近，Google Research团队提出了一个新的帧插值模型FLIM，能够对运动差别比较大的两张图片进行帧插值。...首先使用一个L1重构损失，最小化插入帧和标准帧之间像素级RGB的差别。但如果只用L1损失，生成的插入帧通常都是比较模糊的，使用其他相似的损失函数训练也会产生类似结果。...使用的数据集包括Vimeo-90K , UCF101 和 Middle- bury，以及最近提出的大运动数据集 Xiph。研究人员使用Vimeo-90K作为训练数据集。...与其他方法相比，FLIM合成的结果非常好，面部图像细节清晰，并保留了手指的关节。 在帧插值中，大部分的遮挡的像素应该在输入帧中是可见的。一部分像素，取决于运动的复杂度，可能无法从输入中获得。
在两个公共数据集，即MSR-VTT和VATEX，上的大量实验表明，所提出的HANet优于其他SOTA的方法，这证明了分层表示和对齐的有效性。 ▊ 1....对于每个选择的动作概念，作者在 image.png 中选择大小为=5的视频片段，并使用平均池化获得一个特征向量。...作者使用余弦相似度来衡量全局视频和全局文本之间的跨模态相似性 image.png 3.5 Training and Inference 3.5.1 Training 一旦计算出了所有的相似性得分，就得到了视频和句子之间的两个相似性...3.5.2 Inference 作者简单地将 image.png 和 image.png 的平均值作为和之间的最终视频文本相似性，用于视频文本检索。 ▊ 4.实验 4.1....然后，引入层次对齐，在个体、局部和全局级别对齐表示 ，以计算跨模态相似性。在两个流行的文本视频检索基准上的定量和定性结果显著地证明了HANet的有效性。
检索与基于文本的搜索查询在语义上最相似的视频的能力使我们能够快速找到相关信息，并理解大量视频数据。 文本视频检索是解决这一问题的一种方法，其目标是让模型学习文本和视频之间的相似性函数。...这些帧描绘了国际新闻中的各种场景，表达了不同的视觉内容。此外，图1展示了与该视频相关的多个字幕，并观察到每个字幕最适合匹配不同的视频帧，但似乎与其他视频帧无关。...为了从CLIP中bootstrap文本视频检索，作者首先将文本和单个视频帧嵌入其联合潜在空间，然后将帧嵌入合并以获得视频嵌入。...由于从预训练好的CLIP模型中提取的现有信息包含丰富的文本图像语义，作者使用CLIP作为主干，学习一个新的联合潜在空间来匹配文本和视频，而不仅仅是图像。...在这里，作者直接选择与给定文本具有最高余弦相似性的帧作为语义相似性的代理。只有与给定文本在语义上最相似的top-k帧被合并，而较低相似性的帧被完全忽略。
在rsFC 是短期和高振幅共振荡事件驱动的和高振幅帧是脑活动的任务阳性或阴性的共振荡驱动的两个部分中,我们分析由功能成像数据获得的作为人类Connnectome计划的一部分的共振荡时间序列。...在被动电影观看过程中全脑共振荡振幅的受试者间同步和高振幅共振荡增强可识别性中，我们分别分析了独立获得的电影观看数据集和午夜扫描俱乐部(MSC)的数据集。...为了更好地理解瞬时共振荡对全脑rsFC的影响，我们分离出高幅帧，并将其与低幅片段进行比较。然后，我们仅使用这些时间点对应的fMRI BOLD数据，分别估算每个类别的rsFC，并对得到的网络进行比较。...首先，我们发现在高幅帧中连接权值显著强于低幅帧(图1 c)。接着，我们计算了高振幅和低振幅片段与全部时间平均的FC的相似性。...作为第一个比较点，我们计算了两种共振荡时间序列以及z-score fMRI BOLD时间序列的RSS。
摘要 从特征匹配的角度来看，事件摄像头的光流估计涉及通过比较伴随事件帧之间的特征相似性来识别事件对应关系。...采用结构化符号表示Komer（2020），它实现了多空间尺度和双极性特征融合以获得特征描述符。我们在DSEC和MVSEC数据集上对流动匹配点的描述符相似性进行了评估，证明了我们的方法的有效性。...对于HRR，绑定操作是两个超向量的循环卷积，叠加操作是分量求和。此外，两个HRRs之间的相似性可以通过余弦相似性来衡量。 在这项工作中，从事件帧中提取特征需要基于VSA的2-D空间表示。...Renner等人（2022b）： 原则上，特征描述符需要捕捉事件帧的各种图像模式之间的差异，以及在可比较的图像模式之间展示相似性，随着图像模式的变化显示出一定程度的连续相似性。...因此，图4（蓝色曲线）显示，MVSEC数据集中流匹配点的相似性低于DSEC数据集。这一观察表明，与DSEC数据集相比，MVSEC数据集在事件帧中经历了更大的随机性，导致事件帧质量较低。
给定一个由帧组成的 未标注 训练视频，作者从视频中选取帧（），并使用个图像字幕生成器提取字幕，形成一个初始标签集，其中。然后作者为每帧获得个文本描述，每个视频总共得到个标签。...为此，作者采用CLIPScore [25]作为衡量字幕与其对应帧之间跨模态相似性的方法。对于每个字幕生成器，作者保留CLIPScores最高的前-个字幕（K<ml=k\times i个标签。...受到[5]中引入的 Query 评分的启发，作者的池化依赖于文本表示，通过加权平均简单实现，其中帧权重与文本的相似度成比例。然后，将池化的视频嵌入与文本进行比较，以获得单个相似度。...每个视频帧都独立通过图像编码器，使用对应于[cls]标记的输出来获得512维的嵌入。如上所述，通过 Query 打分获得时间上的聚合，即对帧进行加权平均，权重是通过帧文本相似性获得的。...这种比较突显了使用作者提出的方法作为预训练步骤的好处，因为它在目标数据集上的性能进一步得到了提升。
我们的方法既可以利用传统WSVAD的分类范式，又可以利用CLIP提供的视觉语言对齐功能，从而基于CLIP语义信息和两个分支共同优化以获得更高的异常检测性能。...我们首先使用从二分类分支获得的异常置信度A作为异常注意力，然后通过异常注意力和视频特征X的点积计算视频级别提示，然后进行归一化，如下所示： V = Norm\left(A^{\top}X\right)...对于每一个类别，我们选择top-K个相似度并计算所有帧的平均值，以测量该视频与当前类之间的对齐程度，然后我们获得一个向量 s={s_1，…，s_m} ，它表示这个视频和所有类之间的相似性。...WSVAD数据集UCF-Crime和XD-Violence中，我们的方法和之前的工作的对比结果，为了保证公平，上述列出结果的工作均使用CLIP特征进行重新训练，可以看出我们的方法在两个数据集中相较之前的工作有较大的提升...我们通过和最先进的工作对比和在两个WSVAD基准数据集上的充分消融，验证了VadCLIP的有效性。未来，我们将继续探索视觉语言预训练知识，并进一步致力于开放集VAD任务。
作者提出学习函数f(x,z) ，将示例图像z与相同大小的候选图像x 进行比较，如果两个图像描绘相同的对象则返回高分，否则返回低分。...为了在新图像中找到对象位置，我们可以穷尽地测试所有可能的位置并选择与对象过去的外观具有最大相似性的候选者。在实验中，作者简单地使用对象的初始外观作为示例，从具有标记的对象轨迹的视频数据集中学习函数f。...，从带注释的视频数据集中获得成对。...我们学习的表示法被用来计算 "通过检测追踪 "算法的相似性分数 本文引入了一种新的方法来计算相似度。...，连接两个H维特征向量并传入FC层得到k维判别外观的特征向量。
通过判断建议区域（region proposal）是否与模板区域（template region）相同，重检测图像中任何位置的模板对象，并对该对象的边界框进行回归，这种方法对目标大小和长宽比变化比较鲁棒...第一阶段是RPN，第二阶段通过将感兴趣区域(RoI)的特征和参考特征拼接起来，包括以第一帧的GT作为参考和以前一帧的检测结果作为参考的两个redetction head。...redetection head计算每一对检测结果的相似性得分（为了减少计算，仅把当前帧与上一帧框的归一化空间距离小于 r 时才送入head计算，否则相似性得分设为负无穷。...因此当新的一帧到来时，只有被扩展或者新建的tracklet需要重新计算score。...SiamRCNN很长一段时间都作为各类跟踪数据集的天花板，直到CVPR2021各类transform架构的跟踪算法出现后才被超过。
在图像检索的过程中，会利用倒排索引的方法，先找出与当前帧拥有相同单词的关键帧，并根据它们的词袋向量计算与当前帧的相似度，剔除相似度不够高的图像帧，将剩下的关键帧作为候选关键帧，按照词袋向量距离由近到远排序...在图像检索过程中，寻找最接近的节点进行匹配，根据匹配结果对每个关键帧进行投票，获得的票数即可作为该帧的分数，从而生成与当前帧相似的关键帧候选集[1]。...[1]： 1）不与过近的帧发生回路闭合如果关键帧选得太近，那么导致两个关键帧之间的相似性过高，检测出的回环意义不大，所以用于回环检测的帧最好是稀疏一些，彼此之间不太相同，又能涵盖整个环境[7]。...每一个编码块指向一个编码表的一行，和具有等效的编码、存储着关键帧id的fern关联起来，编码表以哈希表的形式存储。 ? 当不断采集新的图片时，如果不相似性大于阈值，新进来的帧的id将会被添加到行中。...PTAM是在构建关键帧时将每一帧图像缩小并高斯模糊生成一个缩略图，作为整张图像的描述子。在进行图像检索时，通过这个缩略图来计算当前帧和关键帧的相似度。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
