自监督视频表征学习综述

来源 :西安电子科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Rachellanye
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学习高质量的视频表征有助于机器更准确地理解视频内容。基于监督学习的视频表征需要标注海量的视频数据,而视频标注极其费时费力,因而不需要标注数据的自监督视频表征方法成为研究的热点。自监督视频表征学习利用海量的未标注数据,将视频自身的时空连续性等作为监督信息来设计辅助任务进行表征学习,并将学习到的视频表征应用于下游任务。鉴于缺少对自监督视频表征学习新进展的综述,首先根据辅助任务采用的信息不同,从时序信息、时空信息和多模态信息方面,对近三年的自监督视频表征学习算法进行分析和总结;然后,在动作识别和视频检索两
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中国汽车后市场在过去几年中伴随汽车行业保持着高速的发展,而后市场的格局伴随着消费者认知变化、行业“新四化”颠覆性趋势等影响也在不断演变.rn中国汽车后市场发展宏观扫描rn中国汽车后市场是万亿级的市场,到2025年,市场规模预期将达到2万亿左右.当我们聚焦到后市场的维修保养、洗美、钣喷这三大领域,可以看到维保服务的占比达70%以上,将持续占据最主要的市场份额.rn同时,洗美行业受到汽车消费升级、汽车文化逐步向好发展等因素的影响也在快速发展,很多洗美企业正在探索标准、成体系的服务,在未来汽车后市场三大细分领域
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近日,福斯油品集团九十周年庆典暨福斯中国总部大楼落成仪式在上海隆重举行.在九十周年庆典之际,福斯高层就一些行业关心的热点问题回答了媒体记者的提问.rn问:随着中国双碳政策的推进,福斯油品在研发层面以及工厂建设层面有哪些变化?rn答:可持续发展是福斯2025战略非常重要的支柱,同时,福斯集团也已经在2020年实现了福斯自身的碳中和.目前福斯已经在全球建立了可持续发展的组织架构,在全球范围内收集碳排放的数据,包括跟踪碳的足迹.福斯全球每一个工厂都在积极推动这个项目.
期刊
没有无理由的成功,别人能做好,我们需要看他背后做了什么?或者说因为什么,他才能够成功?rn笔者从2020年开始策划走访全国各地的优秀门店,把这些优秀门店的故事和经营之道,通过各类方式传播给更多的受众.近期,笔者走访了江西南昌连锁门店车魔力.这家门店的客单价做到了自己区域的第一,员工稳定性也是第一.在经受了疫情的冲击、水灾的冲击,不少同行都纷纷转让关门,而他却新开了两家门店.他就是车魔力的王小强,一个勤奋、正能量、永远微笑的汽服人.车魔力目前在南昌有三家店,一家汽车美容店和两家社区店,均是自营.
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类似越来越多的信息泄露及滥用事件给大家的生活带来了不少麻烦和困扰,完善个人信息保护法规已然成了势在必行的举措.rn个人信息保护迎来里程碑,数字化营销面临合规压力和监管挑战rn近些年,我国对个人信息的保护力度在不断加强.2003年,国务院信息化办公室正式部署《个人信息保护法》的立法研究工作;2013年2月1日发布了信息安全技术、公共及商用服务信息系统和个人信息保护指南,正式以法规形式填补个人信息保护领域的空白.
期刊
外来的和尚会念经吗?念的经是公司需要的经吗?“空降兵”的定义不用解释,大家都能明白.在汽车后市场有两种“空降兵”:一种是技术类,一种是管理类.笔者走访的门店中,一般技术类空降兵遇到的问题不大,基本都是熟悉公司制度或者技术标准的问题.今天就来聊聊让无数汽车后市场企业又爱又恨的管理类空降兵.
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发动机是汽车的核心部件,其与底盘、电气设备并称汽车三大件.发动机的性能直接决定着动力输出,对汽车的行驶体验、安全性能意义重大.本文从发动机自熄火故障现象出发,分析故障原因,诊断故障所在,结合客户反映情况和汽车维修历史,对故障进行有效排除并进行经验总结,希望能够给类似汽车发动机自熄火问题研究提供参考,对汽车维修专业技术人员有所启发.
期刊
火焰检测与火势发展分析对火情的控制十分重要。提出一种改进DeeplabV3+的火焰分割与火情分析方法:首先在DeeplabV3+的解码器部分增加低层特征来源,将其与高层特征融合后采用2倍上采样逐步恢复图像尺寸,保留更多的细节信息,实现更加准确的火焰分割;然后将火焰视频每帧分割得到的像素数组成火势发展序列,基于关键点对序列进行分段和线性拟合,获取火势发展的关键趋势。实验结果表明,所提方法可以在对火焰
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弹道目标识别在现在的军事反导系统中具有重要作用.不同的弹道目标由于其运动特征的不同会呈现出不同的微动特征,因此在弹道目标的识别中,微动特征被广泛应用.在弹道目标的微动特征分类中,卷积神经网络因为其优异的分类能力而被广泛应用.在卷积神经网络框架中,神经网络相关的超参数和结构通常与被处理的任务性质相关,不同的任务需要设置不同的超参数和不同的网络架构使卷积神经网络的识别效果达到最优.人工选择适合弹道目标微动分类的网络超参数和结构需要足够的人力经验和大量的计算时间,而且并不总能得到最优的参数.针对这个问题,提出用
针对不同教学场景图像的数据分布差异较大造成的跨域偏移问题,提出了一种采用元学习的多场景学生姿态检测方法。该方法设计了姿态检测元模型和一种参数可学习的域适应优化器。通过离线学习和在线学习相结合的方式,实现特定教学场景姿态检测模型的快速域适应。离线学习阶段,该方法通过双层训练模拟姿态检测模型在各类教学场景上域适应的过程,对姿态检测元模型以及域适应优化器参数进行训练;在线学习阶段,只需特定教学场景下少量