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一种基于时空注意力的学生课堂行为检测方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种高效的长短时序注意力网络（LSTA），用于无监督视频对象分割（VOS）任务。该网络利用时空上下文，具有高效的推理速度和有希望的性能。
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关键要点
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无监督视频对象分割（VOS）旨在识别视频中主要前景对象的轮廓。
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以往的方法未能充分利用时空上下文，无法实时处理该任务。
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提出了一种高效的长短时序注意力网络（LSTA）来解决无监督 VOS 任务。
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LSTA 网络由长时序记忆和短时序注意力两个主要模块组成。
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长时序记忆模块捕获长期全局像素关系，短时序注意力模块揭示短期局部像素关系。
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采用高效投影和基于局部性的滑动窗口加快推理速度。
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所提方法在多个基准测试中表现出高效和有希望的性能。
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