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论文提出视频查询引导的对象、关系与片段定位方法

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AI 综述

Yogesh Kumar 在 arXiv 发布论文(cs.AI),研究视频理解中的三类查询引导定位任务:对象级定位、关系级定位和时间片段定位。论文提出多个方法:用于视频中未见对象单样本定位的 QDETRv、少样本视频目标检测的 TOViT、基于元学习关系网络的关系定位方法,以及用于视频间和文本到视频片段检索的 MATR。 其中 MATR 采用双阶段动态时间规整、可学习查询和自监督时间增强进行对齐。以上内容基于论文摘要,具体实验细节与性能范围材料未说明。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月16日
  1. arXiv · cs.AI
    Yogesh Kumar研究查询引导的视频对象、关系与时间片段定位

    Yogesh Kumar的论文研究视频理解中的三类查询引导定位任务:对象级定位、关系级定位和时间片段定位。论文提出QDETRv用于视频中未见对象的单样本定位、TOViT用于少样本视频目标检测、基于元学习关系网络的关系定位方法,以及用于视频间和文本到视频片段检索的MATR。基于论文摘要,MATR采用双阶段动态时间规整、可学习查询和自监督时间增强进行对齐;具体实验细节与性能范围材料未说明。

本事件热度走势

可比范围当前
9
可比范围峰值
1010月16日 13:00
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