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最新推荐文章于 2025-08-20 22:56:05 发布
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#人工智能

每日AIGC最新进展(52)：谷歌提出街景图扩散生成模型、清华大学提出长视频生成方案、华中科技大学提出神经网络高动态范围视频渲染方法
沉迷单车的追风少年
07-20 696
本文提出了一种新颖的神经网络高动态范围(HDR)视频渲染方法，名为NECHDR，旨在解决从低动态范围(LDR)视频中渲染HDR视频时遇到的曝光变化和信息缺失问题。该方法通过时间维度上邻近LDR帧的插值，重构缺失曝光信息的LDR帧，从而在每个时间戳上提供完整一致的曝光信息，有效减少了噪声和重影伪影，提高了视频的时间一致性。
Actor and Action Video Segmentation from a Sentence
Hello World
04-16 1903
CVPR2018 Oral的一篇关于跨媒体(Video与NLP结合)的文章，paper链接 https://arxiv.org/abs/1803.07485，一作是荷兰阿姆斯特丹大学的PHD，作者的homepage https://kgavrilyuk.github.io/，code和datasets还没有被released出来。 个人瞎扯：这是我见过的第一篇发表出来的用NLP做video se...
Video Caption Tutorial
Sundrops的专栏
04-26 1万+
欢迎star fork: video-caption.pytorch或者video-caption.pytorch 任务介绍 和image caption一样，不过是将图片换成了一段视频，根据视频内容给出一句文字描述。可用于后续的视频检索或者摘要生成，帮助智能体或者有视觉障碍的人理解现实情况。 Language model-based approach 语言模型为基础的...
Video captioning综述
dhzfjnkl的博客
10-11 996
视频字幕技术，根据视觉技术自动描述视频、图片中的内容
video analysis
sakus的博客
10-16 2146
dataset MSR-VTT dataset: 该数据集为ACM Multimedia 2016 的 Microsoft Research - Video to Text (MSR-VTT) Challenge。地址为 MSR-VTT 。该数据集包含10000个视频片段（video clip），被分为训练，验证和测试集三部分。每个视频片段都被标注了大概20条英文句子，共200000条句子。此...
Simon Video Course Task 2
qq_41835091的博客
02-27 611
Lesson 01 - The tasks This an IELTS training course training has five steps: Understand the task : what we need to do? Break the task into parts: smaller more manageable tasks, eg: introduction, main paragraphs and conclusion. Methods, techniques. Lots of
关于doc2vec
大脸猫的博客
01-22 829
原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/john_xyz/article/details/79208564   1.“句向量”简介 word2vec提供了高质量的词向量，并在一些任务中表现良好。  关于word2vec的原理可以参考这几篇论文： https://arxiv.org/pdf/1310.4546.pdf https://arxiv.org/pdf/1301.37...
2019论文阅读3:Actor and Action Video Segmentation from a Sentence
weixin_42640840的博客
01-23 1845
Actor and Action Video Segmentation from a Sentence Kirill Gavrilyuk,　Amir Ghodrati,　Zhenyang Li,　Cees G. M. Snoek QUVA Lab, University of Amsterdam CVPR2018 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1803.07485.pdf ...
如何通俗理解Word2Vec (23年修订版)
热门推荐
结构之法 算法之道
10-23 14万+
在继续聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。NLP 里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。咱们居住在各个国家的人们通过各自的语言进行交流，但机器无法直接理解人类的语言，所以需要先把人类的语言“计算机化”，那如何变成计算机可以理解的语言呢？我们可以从另外一个角度上考虑。举个例子，对于计算机，它是如何判断一个词的词性，是动词还是名词的呢？
Cross-Sentence Temporal and Semantic Relations in Video Activity Localisation----ICCV2021论文阅读
李加贝的博客
09-04 342
目录 Video-Sentence Alignment Matching Score. Multi-Instance Learning. Cross-Sentence Relations Mining Temporal Consistency. Semantic Consistency. Model Training 这篇论文的Task是视频定位 只有视频文本的对应关系，但是没有ground truth的时间边界，因此是弱监督的 现有的弱监督解决方案首先分别定位不同的MoIs，但这不是最
视频片段检索 video moment retrieval / video grounding 文章研读
qq_41111734的博客
11-12 4867
任务介绍：根据一段caption，找出视频中最符合caption的视频片段。 Learning 2D Temporal Adjacent Networks for Moment Localization with Natural Language 视觉端用c3d提取好的特征，以卷积的层数代表帧感受野的大小。对于visual_map上，i，j的位置就代表从第i帧到第j帧的感受野大小的视频片段的特征。文本上用LSTM提取文本特征与visual_map相乘得到score_map。score_map还要经过卷积得
Video-LLaMA论文解读和项目部署教程
qq_40379132的博客
10-14 1165
Video-LLaMA基于BLIP-2和MiniGPT-4构建，主要由两个核心组件构成：(1) 视觉-语言(VL)分支和(2) 音频-语言(AL)分支。VL分支（视觉编码器：ViT-G/14 + BLIP-2 Q-Former）引入两层视频Q-Former及帧嵌入层，计算视频表示。在Webvid-2M视频字幕数据集上训练VL分支，以执行视频到文本生成任务。同时，添加来自LLaVA的约59.5万个图像标题对到预训练数据中，以增强静态视觉概念的理解。预训练后，我们使用来自MiniGPT-4。
Video Caption（跨模态视频摘要/字幕生成）
nakaizura
03-13 1万+
Video Caption 视频摘要/视频字母生成属于多模态学习下的一个子任务，大体目标就是根据视频内容给出一句文字描述。所生成的caption可用于后续的视频检索等等，也可以直接帮助智能体或者有视觉障碍的人理解现实情况。 典型的架构如上图（图自[ICCV2015] Sequence to Sequence – Video to Text，从视频帧到文本句子的端对端模型），该任务可以分解为两个子任务，一个是如何理解视频/多模态，并融合以得到更好的视觉表示，另一个是视频描述生成，如何得到质量高，甚至可控、稳.
[论文记录] 2021 - Context-aware Biaffine Localizing Network for Temporal Sentence Grounding
weixin_43862112的博客
12-08 2600
[论文记录] 2021 - Context-aware Biaffine Localizing Network for Temporal Sentence Grounding论文简介论文内容摘要1 介绍 论文简介 原论文：Context-aware Biaffine Localizing Network for Temporal Sentence Grounding1 针对Temporal Sentence Grounding问题的上下文感知双仿射定位网络 论文地址：https://arxiv.org/
Bot 流量“假阳性”调优笔记
@云安全小杜
08-19 1255
这次实验最大的收获是：与其在规则里“猜”爬虫长什么样，不如把判断逻辑外置到一个能持续学习的边缘节点。群联的清洗中心提供了实时封禁 API，让我们可以把模型结果直接落地，而不用改一行业务代码——这比传统“先打日志、再人工加黑名单”的节奏快了整整一个量级。
门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）
2501_91641025的博客
08-20 906
门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种改进结构，由 Cho 等人在 2014 年提出。它和 LSTM 一样，旨在解决RNN 的梯度消失和梯度爆炸问题，同时能够建模长距离依赖信息。与 LSTM 相比，GRU 结构更简洁，参数更少，计算效率更高。GRU 是 LSTM 的简化版，在很多任务上能取得相似甚至更好的效果。优点：计算效率高、参数量少、适合大规模训练。缺点：缺少独立记忆单元，在极长序列任务中可能稍逊于 LSTM。在实际应用中，
Huggingface-Qwen2源码解读
Jeremy程序员
08-19 1697
本文记录了基于HuggingFace Transformers最新master分支对Qwen2模型的学习过程。主要内容包括：1) 开发环境搭建（Python 3.11、PyTorch CPU版）；2) 模型测试代码实现，通过调参创建轻量级配置；3) 核心架构分析，包括分词编码、DecoderLayer处理流程（RMSNorm归一化、自注意力机制、前馈网络）和分组查询注意力机制；4) Qwen2的三大优化点：RMSNorm计算优化、RoPE位置编码和GQA注意力机制；5) 开发中遇到的版本依赖问题及解决方法。
【无标题】
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As3310010的博客
08-20 700
从基础功能到自主决策：Agent 开发进阶之路
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“它包含了用于音频和视频功能的函数，包括MIDI功能的实现” -> "which contains functions for audio and video features, including the implementation of MIDI functionality" 5. 合并：由于两个句子在逻辑上...
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