【资源】深度学习视频分析/多模态学习资源大列表

2019 年 10 月 17 日 专知

【导读】该资源包含一些视频分析,特别是多模态学习的视频分析,研究。列出了一些数据集、工具以及论文,并对相关论文进行了分类。本资源更关注多模态学习的相关工作,而像动作识别等研究并不是本资源的主要内容。

目录

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Tutorial、Dataset and Tool

02


Paper

03


地址连接:

https://github.com/HuaizhengZhang/Awsome-Deep-Learning-for-Video-Analysis

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现实世界中的信息通常以不同的模态出现。例如,图像通常与标签和文本解释联系在一起;文本包含图像以便更清楚地表达文章的主要思想。不同的模态由迥异的统计特性刻画。例如,图像通常表示为特征提取器的像素强度或输出,而文本则表示为离散的词向量。由于不同信息资源的统计特性不同,发现不同模态之间的关系是非常重要的。多模态学习是一个很好的模型,可以用来表示不同模态的联合表示。多模态学习模型也能在观察到的情况下填补缺失的模态。多模态学习模型中,每个模态对应结合了两个深度玻尔兹曼机(deep boltzmann machines).另外一个隐藏层被放置在两个玻尔兹曼机上层,以给出联合表示。
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