视频动作定位的分层自关注网络:ICCV2019论文解析 Hierarchical Self-Attention Network for Action Localization in Videos 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Pramono_Hierarchical_Self-Attention_Network_for_Action_Localization_in_Videos_ICCV_2019_pape…

摄像头定位:ICCV2019论文解析 SANet: Scene Agnostic Network for Camera Localization 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Yang_SANet_Scene_Agnostic_Network_for_Camera_Localization_ICCV_2019_paper.pdf The code is available at: https://githu…

面部表情视频中进行远程心率测量:ICCV2019论文解析 Remote Heart Rate Measurement from Highly Compressed Facial Videos: an End-to-end Deep Learning Solution with Video Enhancement 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Yu_Remote_Heart_Rate_Measurement_…

分层条件关系网络在视频问答VideoQA中的应用:CVPR2020论文解析 Hierarchical Conditional Relation Networks for Video Question Answering 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.10698.pdf 摘要 视频问答(VideoQA)具有挑战性,因为它需要建模能力来提取动态视觉伪影和远距离关系,并将它们与语言概念相关联.本文介绍了一种通用的可重复使用的神经单元,称为条件关系网络(CRN),它作为…

本文主要介绍一种QoS的解决方案,文章来自博客园RTC.Blacker,欢迎关注微信公众号blacker,更多详见www.rtc.help QoS出现的背景: 而当网络发生拥塞的时候,所有的数据流都有可能被丢弃:为满足用户对不同应用不同服务质量的要求,就需要网络能根据用户的要求分配和调度资源,对不同的数据流提供不同的服务质量: 1.对实时性强且重要的数据报文优先处理: 2.对于实时性不强的普通数据报文,提供较低的处理优先级,网络拥塞时甚至丢弃. 为了满足上述需求,QoS出现了,定义如下: QoS…

视频教学动作修饰语:CVPR2020论文解析 Action Modifiers: Learning from Adverbs in Instructional Videos 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.06617.pdf 摘要 我们提出了一种从结构视频中学习副词表达的方法,该方法使用对伴随叙述的弱监督.我们的方法的关键是,副词的视觉表现高度依赖于它所适用的动作,尽管同一个副词会以类似的方式修改多个动作.例如,虽然"快速传播"和"快速混合&qu…

对于百度地图已经实在忍无可忍了,实验室两年以前的一个项目用到了百度地图,以前师兄毕业了,我来维护这个破项目,百度地图推出新版本出来后,老版本的api不能用了,不能做到向下兼容吗?换掉少量的api也就算了,居然整体风格都换了,我得先学老版本的api看懂师兄留下的代码,再学新版本的api修改这个项目,这也没啥,然而你新版本官方demo怎么还留bug!!折腾一天后发现,这是百度Android 定位SDK的bug!!! 使用百度官网提供的demo学习时,发现一个bug//        高精度定位模式:…

CVPR2020论文解析:视频语义检索 Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2003.00392.pdf 摘要 随着视频在网络上的迅速出现,视频与文本的跨模式检索越来越受到人们的关注.目前解决这个问题的主要方法是学习一个联合嵌入空间来测量跨模态相似性.然而,简单的联合嵌入不足以表示复杂的视觉和文本细节,如场景.对象.动作及其构图.为了改进细粒度…

人体姿态和形状估计的视频推理:CVPR2020论文解析 VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf Code and pretrained models are available at: https://github.com/mkocabas/VIBE 摘要 人体运动是理解行为的基础.尽管在单图像三维位姿和形状估计方面取得了进展,…

慢镜头变焦:视频超分辨率:CVPR2020论文解析 Zooming Slow-Mo:  Fast and Accurate One-Stage Space-Time Video Super-Resolution 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.11616.pdf The source code is released in:https://github.com/Mukosame/ZoomingSlowMo-CVPR-2020 摘要 本文探讨了一种时空视频超分辨率解…