#巴哥[超话]# 楼上邻居家的小姐姐是我家milk的超级好朋友，每天放学回家总要来问候一下milk，有时候一起散步一定要牵着milk，偶尔还想骑在milk身上玩两圈，最恐怖的是小朋友要完成老师布置的跑步作业，还得拽着milk一顿疯跑。小朋友和milk的友谊就是在这种milk被虐的状态下，日渐深厚，估计坏脾气的milk如今变得很温柔，是小姐姐的功劳[允悲][允悲]#萌宠的日常##每日巴哥##旺仔牛奶小公举呀##巴哥哥旺仔仔##我爱巴哥犬#
很久沒抄過歌詞了?
[奋斗]mil-栗原風還是個天真爛漫不長腦子的小女孩時候是黑毛。因為他是一個普通霓虹金而已[奋斗][奋斗]神經病想當然的回歸社會生活後當機立斷染成了白毛還燙卷卷了[互粉]。（沒有那麼卷卷）這就是一切離譜的開始！
[互粉]（害人時）黑毛日了你們所有人
（牢裡）白毛穆棱，「這照片是你嗎」
[开学季]不過想想作案過程。怎麼說果然還是直接拿把刀挨個切過去最爽了吧！但是身為文明人要文明的殺人。[开学季]ええええ…やはり。。就是那種誘導感。。。果然直接剁碎更偏近于msk的作風。。
kaze就是會表面上nn我愛著大家呢不要再為我打架了[互粉]私底下面倒くさい[微笑][微笑][微笑]
masaaki表裡如一：あなたたちはこのくそったれ、みんな死ねばいい[开学季][开学季][开学季][开学季][开学季]
[奋斗]mil-栗原風還是個天真爛漫不長腦子的小女孩時候是黑毛。因為他是一個普通霓虹金而已[奋斗][奋斗]神經病想當然的回歸社會生活後當機立斷染成了白毛還燙卷卷了[互粉]。（沒有那麼卷卷）這就是一切離譜的開始！
[互粉]（害人時）黑毛日了你們所有人
（牢裡）白毛穆棱，「這照片是你嗎」
[开学季]不過想想作案過程。怎麼說果然還是直接拿把刀挨個切過去最爽了吧！但是身為文明人要文明的殺人。[开学季]ええええ…やはり。。就是那種誘導感。。。果然直接剁碎更偏近于msk的作風。。
kaze就是會表面上nn我愛著大家呢不要再為我打架了[互粉]私底下面倒くさい[微笑][微笑][微笑]
masaaki表裡如一：あなたたちはこのくそったれ、みんな死ねばいい[开学季][开学季][开学季][开学季][开学季]
#计算机视觉[超话]##我爱计算机视觉##动作识别##CVPR 2022 Oral#
Temporal Alignment Networks for Long-term Video
牛津大学&上海交通大学
本次任务的目标是建立一个时间对齐网络，可以获取长期的视频序列和相关的文本句子，方便确定一个句子是否可以与视频对齐；如果可以对齐，则确定其对齐。
任务的挑战在于如何从大规模的数据集中训练这样的网络，比如 HowTo100M，其中相关的文本句子有很大的噪音，并且在相关的时候只有弱对齐。除了提出对齐网络外，还做出以下四个贡献：
1、提出一种新的协同训练方法，尽管存在大量的噪声，但它能够对原始教学视频进行去噪和训练，而无需使用人工标注。
2、为了衡量对齐性能，作者手动策划了 HowTo100M 的一个 10 小时的子集，总共 80 个视频，具有稀疏的时间描述。将所提出模型，在 HowTo100M 上面进行训练，结果显示比在强大的基线（CLIP，MIL-NCE）有明显的优势；
3、将训练好的模型在零样本设置中应用于多个下游的视频理解任务，并取得了最先进的结果，包括 YouCook2 上的文本视频检索，以及 Breakfast-Action 上弱监督的视频动作分割。
4、使用自动对齐的 HowTo100M 标注对骨干模型进行端到端的微调，并在下游的动作识别任务中获得更好的性能。
将开源：https删://github.com/TengdaHan/TemporalAlignNet
论文：https://t.cn/A66Qz5V5
Temporal Alignment Networks for Long-term Video
牛津大学&上海交通大学
本次任务的目标是建立一个时间对齐网络，可以获取长期的视频序列和相关的文本句子，方便确定一个句子是否可以与视频对齐；如果可以对齐，则确定其对齐。
任务的挑战在于如何从大规模的数据集中训练这样的网络，比如 HowTo100M，其中相关的文本句子有很大的噪音，并且在相关的时候只有弱对齐。除了提出对齐网络外，还做出以下四个贡献：
1、提出一种新的协同训练方法，尽管存在大量的噪声，但它能够对原始教学视频进行去噪和训练，而无需使用人工标注。
2、为了衡量对齐性能，作者手动策划了 HowTo100M 的一个 10 小时的子集，总共 80 个视频，具有稀疏的时间描述。将所提出模型，在 HowTo100M 上面进行训练，结果显示比在强大的基线（CLIP，MIL-NCE）有明显的优势；
3、将训练好的模型在零样本设置中应用于多个下游的视频理解任务，并取得了最先进的结果，包括 YouCook2 上的文本视频检索，以及 Breakfast-Action 上弱监督的视频动作分割。
4、使用自动对齐的 HowTo100M 标注对骨干模型进行端到端的微调，并在下游的动作识别任务中获得更好的性能。
将开源：https删://github.com/TengdaHan/TemporalAlignNet
论文：https://t.cn/A66Qz5V5
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