(CVPR2021) Video MoCo: Contrastive Video Representation Learning with Temporally Adversarial Example

本文主要是介绍(CVPR2021) Video MoCo: Contrastive Video Representation Learning with Temporally Adversarial Example,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 使用对抗的方法,引入了对于时序robust的正样本,具体方式为使用lstm随机drop掉video clip中的一些帧,同时由于负样本的队列中,越早进入的样本与正样本的差距越大,故给队列中的负样本一个权重系数(小于1),越新的样本权重越大。

 

 

损失函数:

生成器:

判别器:

 实验结果:

结论:

这篇关于(CVPR2021) Video MoCo: Contrastive Video Representation Learning with Temporally Adversarial Example的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/242840

相关文章

Apple quietly slips WebRTC audio, video into Safari's WebKit spec

转自:http://www.zdnet.com/article/apple-quietly-slips-webrtc-audio-video-into-safaris-webkit-spec/?from=timeline&isappinstalled=0 http://www.zdnet.com/article/apple-quietly-slips-webrtc-audio-video-

MonoHuman: Animatable Human Neural Field from Monocular Video 翻译

MonoHuman:来自单目视频的可动画人类神经场 摘要。利用自由视图控制来动画化虚拟化身对于诸如虚拟现实和数字娱乐之类的各种应用来说是至关重要的。已有的研究试图利用神经辐射场(NeRF)的表征能力从单目视频中重建人体。最近的工作提出将变形网络移植到NeRF中,以进一步模拟人类神经场的动力学,从而动画化逼真的人类运动。然而,这种流水线要么依赖于姿态相关的表示,要么由于帧无关的优化而缺乏运动一致性

简单的Q-learning|小明的一维世界(3)

简单的Q-learning|小明的一维世界(1) 简单的Q-learning|小明的一维世界(2) 一维的加速度世界 这个世界,小明只能控制自己的加速度,并且只能对加速度进行如下三种操作:增加1、减少1、或者不变。所以行动空间为: { u 1 = − 1 , u 2 = 0 , u 3 = 1 } \{u_1=-1, u_2=0, u_3=1\} {u1​=−1,u2​=0,u3​=1}

简单的Q-learning|小明的一维世界(2)

上篇介绍了小明的一维世界模型 、Q-learning的状态空间、行动空间、奖励函数、Q-table、Q table更新公式、以及从Q值导出策略的公式等。最后给出最简单的一维位置世界的Q-learning例子,从给出其状态空间、行动空间、以及稠密与稀疏两种奖励函数的设置方式。下面将继续深入,GO! 一维的速度世界 这个世界,小明只能控制自己的速度,并且只能对速度进行如下三种操作:增加1、减

论文精读-Supervised Raw Video Denoising with a Benchmark Dataset on Dynamic Scenes

论文精读-Supervised Raw Video Denoising with a Benchmark Dataset on Dynamic Scenes 优势 1、构建了一个用于监督原始视频去噪的基准数据集。为了多次捕捉瞬间,我们手动为对象s创建运动。在高ISO模式下捕获每一时刻的噪声帧,并通过对多个噪声帧进行平均得到相应的干净帧。 2、有效的原始视频去噪网络(RViDeNet),通过探

深度学习--对抗生成网络(GAN, Generative Adversarial Network)

对抗生成网络(GAN, Generative Adversarial Network)是一种深度学习模型,由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据,通过两个神经网络相互对抗,来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述,包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。 1. 概念 GAN由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(D

HumanNeRF:Free-viewpoint Rendering of Moving People from Monocular Video 翻译

HumanNeRF:单目视频中运动人物的自由视点绘制 引言。我们介绍了一种自由视点渲染方法- HumanNeRF -它适用于一个给定的单眼视频ofa人类执行复杂的身体运动,例如,从YouTube的视频。我们的方法可以在任何帧暂停视频,并从任意新的摄像机视点或甚至针对该特定帧和身体姿势的完整360度摄像机路径渲染主体。这项任务特别具有挑战性,因为它需要合成身体的照片级真实感细节,如从输入视频中可能

访问controller404:The origin server did not find a current representation for the target resource

ider build->rebuild project。Rebuild:对选定的目标(Project),进行强制性编译,不管目标是否是被修改过。由于 Rebuild 的目标只有 Project,所以 Rebuild 每次花的时间会比较长。 参考:资料

【机器学习】生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)详解

🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈| 炫酷HTML | JavaScript基础 ​💫个人格言: "如无必要,勿增实体" 文章目录 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)详解GANs的基本原理GANs的训练过程GANs的发展历程GANs在实际任务中的应用小结 生成对

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection——学习记忆引导的常态异常检测

又是一篇在自编码器框架中研究使用记忆模块的论文,可以看做19年的iccv的论文的衍生,在我的博客中对19年iccv这篇论文也做了简单介绍。韩国人写的,应该是吧,这名字听起来就像。 摘要abstract 我们解决异常检测的问题,即检测视频序列中的异常事件。基于卷积神经网络的异常检测方法通常利用代理任务(如重建输入视频帧)来学习描述正常情况的模型,而在训练时看不到异常样本,并在测试时使用重建误