發(fā)布時間:2024-06-27 14:17:42 瀏覽量:258次
當(dāng)時間從一維變?yōu)槎S時,時間序列信息處理問題出現(xiàn)了一種新的建模思想?;谶@一新的思想和二維時間圖的概念,研究人員提出了一種解決時間定位問題的新方法:基于視頻內(nèi)容的自然語言描述的二維時域鄰近網(wǎng)絡(luò)2D-TAN。通過該方法,他們在2019年ICCV HACS動作定位挑戰(zhàn)賽獲得第一名,驗證了其在視頻定位和人體運動檢測方面的有效性。
我們通常將物理世界定義為三維空間,將時間定義為一維空間。但最近,研究人員提出了一種新的時間表示方法,將時間定義為二維。具體來說,他們在二維空間中用一個維度表示時間的開始,另一個維度表示時間的結(jié)束,從而將時間段映射到二維坐標(biāo)上。這種新的時間表示方法為視頻內(nèi)容的理解提供了新的思路,在HACS時間動作定位挑戰(zhàn)賽中取得了突出成績。
視頻內(nèi)容片段定位任務(wù)包括根據(jù)自然語言描述定位視頻片段和檢測視頻中的動作片段。為了解決這一問題,研究人員提出了二維時間鄰近網(wǎng)絡(luò)(2D-TAN)的概念。2D-TAN不僅可以學(xué)習(xí)片段間的時域鄰近關(guān)系,還能學(xué)習(xí)更多的特征表達(dá)。
在視頻片段定位任務(wù)中,2D-TAN方法取得了良好的性能,尤其在自然語言描述的視頻片段定位任務(wù)中。通過二維時間圖的建模,2D-TAN能夠綜合考慮不同候選片段的依賴關(guān)系,從而提高定位的準(zhǔn)確性。這種方法將視頻內(nèi)容的理解推向了一個新的高度。
在擴展2D-TAN方法應(yīng)用時,研究人員將其成功運用于視頻中的人體運動檢測任務(wù),并在ICCV2019 HACS行動定位挑戰(zhàn)賽中獲得第一名。這一方法在人體運動檢測任務(wù)中展現(xiàn)出了非常強大的潛力和優(yōu)異性能。
本研究基于二維時間圖表示和2D-TAN方法,成功解決了視頻內(nèi)容動作定位的挑戰(zhàn),并在人體運動檢測任務(wù)中取得卓越成績。這一方法為處理視頻內(nèi)容信息提供了新的思路,讓我們對視頻內(nèi)容和動作定位有了全新的認(rèn)識。
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