HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تقطيع الحركات بالانتشار

Daochang Liu Qiyue Li AnhDung Dinh Tingting Jiang Mubarak Shah Chang Xu

الملخص

الترقيم الزمني للإجراءات يُعد أمرًا بالغ الأهمية لفهم مقاطع الفيديو الطويلة. في السابق، اعتمد العمل السابق على هذا المهمة بشكل شائع على منهجية التحسين التكراري باستخدام نماذج متعددة المراحل. نقترح إطارًا جديدًا يستخدم نماذج التشتت التخلص من الضوضاء، والتي تتماشى مع نفس الروح الجوهرية لهذا التحسين التكراري. في هذا الإطار، تُولَّد تنبؤات الإجراءات تدريجيًا من الضوضاء العشوائية، مع أخذ ميزات الفيديو كمدخلات شرطية. ولتحسين نمذجة ثلاث خصائص بارزة للإجراءات البشرية، تشمل الأولوية المكانية، والغموض في الحدود، والاعتمادية الترابطية، قمنا بتصميم استراتيجية موحدة للإخفاء (Masking) للمدخلات الشرطية في إطارنا. أجرينا تجارب واسعة على ثلاث مجموعات بيانات معيارية، وهي GTEA و50Salads وBreakfast، وأظهرت النتائج أن الطريقة المقترحة تحقق أداءً أفضل أو مماثلاً لأفضل الطرق الحالية، مما يدل على فعالية النهج التوليدية في ترقيم الإجراءات.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp