VideoMamba:用于高效视频理解的状态空间模型 | ECCV 2024

【Segment Anything Model】十(1):利用SAM做分类任务,方法二,不放过SAM强大特征提取能力,将SAM提取到的ImageEmbedding插入到其他cnn网络中 直接黏贴复制就好'''该类定义了VGG-16的基本结构。features: 代表VGG网络的主体部分,即所有的卷积层和池化层。avgpool: 是自适应平均池化层,将特征图大小调整为7x7。classifier: 是VGG网络的分类部分,由全连接层组成。_initialize_weights(): 初始化权重的方法。 阅读详情

作者:通用视频组

我们提出了一个仅基于状态空间模型(SSM)的高效视频理解架构VideoMamba,并通过大量的实验证明了它具备一系列良好的特性,包括 (1) Visual Domain Scalability; (2) Short-term Action Sensitivity; (3) Long-term Video Superiority; (4) Modality Compatibility。这使得VideoMamba在一系列视频benchmark上取得不俗的结果,尤其是长视频benchmark,为未来更全面的视频理解提供了更高效的方案。

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论文题目: 

VideoMamba: State Space Model for Efficient Video Understanding 

论文链接:

https://arxiv.org/abs/2403.06977

开源代码:

https://github.com/OpenGVLab/VideoMamba

Huggingface:

基于Matlab使用雷达资源管理有效跟踪多个机动目标仿真(附源码) 多功能雷达可以搜索目标,确认新轨道,并重新访问轨道以更新状态。为了执行这些功能,多功能雷达通常由资源管理器管理,该资源管理器创建用于搜索、确认和跟踪的雷达任务。这些任务是根据优先级和时间安排的,因此,在每个时间步长中,多功能雷达都可以将其波束指向所需的方向。在此示例中,对于用于跟踪机动目标的雷达,有两个相互冲突的要求:目标的数量及其初始位置通常事先不知道。因此,雷达必须不断搜索感兴趣的区域才能找到目标。此外,雷达需要在进入雷达覆盖区域后立即检测并建立对每个目标的跟踪。目标机动的时间段事先是未知的。 阅读详情

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