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この論文では、時間サイクルが最大限に予測可能なビデオ特徴空間の学習が行動分類に利益をもたらすことを示します。特に、ラベルのないビデオコンテンツの高レベルの時空間構造を効果的に表すことができるCycle
arxiv_reader のブックマーク 2021/10/26 12:00
バック・トゥ・ザ・フューチャー:自己教師あり対照ビデオ表現学習のためのサイクルエンコーディング予測[representation learning][arXiv reaDer][arXiv][self-supervised][loss function][action recognition][contrastive][classification][dataset][spatio-temporal]この論文では、時間サイクルが最大限に予測可能なビデオ特徴空間の学習が行動分類に利益をもたらすことを示します。特に、ラベルのないビデオコンテンツの高レベルの時空間構造を効果的に表すことができるCycle2021/10/26 12:00
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2020/11/18
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この論文では、時間サイクルが最大限に予測可能なビデオ特徴空間の学習が行動分類に利益をもたらすことを示します。特に、ラベルのないビデオコンテンツの高レベルの時空間構造を効果的に表すことができるCycle
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バック・トゥ・ザ・フューチャー:自己教師あり対照ビデオ表現学習のためのサイクルエンコーディング予測
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