Evolving Losses for Unsupervised Video Representation Learning

2023-11-23 04:50

文章标签 representation learning video unsupervised losses evolving

本文主要是介绍Evolving Losses for Unsupervised Video Representation Learning，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！

这是google发在CVPR 2020上的文章，链接为：
论文链接
在这里插入图片描述

实验结果就不放了

这篇关于Evolving Losses for Unsupervised Video Representation Learning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/415471。 23002807@qq.com

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: 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

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

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

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

Learning Temporal Regularity in Video Sequences——视频序列的时间规则性学习

Learning Temporal Regularity in Video Sequences CVPR2016 无监督视频异常事件检测早期工作摘要由于对“有意义”的定义不明确以及场景混乱，因此在较长的视频序列中感知有意义的活动是一个具有挑战性的问题。我们通过在非常有限的监督下使用多种来源学习常规运动模式的生成模型（称为规律性）来解决此问题。体来说，我们提出了两种基于自动编码器的方法，以

COD论文笔记 Adaptive Guidance Learning for Camouflaged Object Detection

论文的主要动机、现有方法的不足、拟解决的问题、主要贡献和创新点如下：动机：论文的核心动机是解决伪装目标检测（COD）中的挑战性任务。伪装目标检测旨在识别和分割那些在视觉上与周围环境高度相似的目标，这对于计算机视觉来说是非常困难的任务。尽管深度学习方法在该领域取得了一定进展，但现有方法仍面临有效分离目标和背景的难题，尤其是在伪装目标与背景特征高度相似的情况下。现有方法的不足之处：过于

Evolving Losses for Unsupervised Video Representation Learning

相关文章