IEEE模式分析和机器智能期刊TPAMI(IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence)出版了有关计算机视觉和图像理解的所有传统领域,模式分析和识别的所有传统领域以及机器智能的选定领域的文章,其中特别强调了用于模式分析的机器学习。还涵盖了诸如可视搜索,文档和手写分析,医学图像分析,视频和图像序列分析,基于内容的图像和视频检索,面部和手势识别以及相关的专用硬件和/或软件体系结构等技术领域。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/pami/

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当时间的维度从一维走向二维,时序上的建模方式也需要相应的改变。本文提出了多尺度二维时间图的概念和多尺度二维时域邻近网络(MS-2D-TAN)用于解决视频时间定位的问题。本文拓展自 AAAI 2020 [1],并将单尺度的二维时间建模拓展成了一个多尺度的版本。新模型考虑了多种不同时间尺度下视频片段之间的关系,速度更快的同时精度也更高。本文在基于文本的视频时间定位任务中验证了其有效性。相关内容将发表在 TPAMI上。

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