使用空间和时间注意力构建分类图表示的视觉导航

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内容提要

本文介绍了一种通过聚合上下文感知特征来捕获细微变化的方法,并评估了其在细粒度对象和人类对象交互数据集上的性能。结果显示该方法在识别准确性上优于现有技术。

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关键要点

  • 本文介绍了一种通过聚合上下文感知特征来捕获细微变化的方法。
  • 该方法避免了边框和可见部分注释的需求。
  • 使用自我关注和图形神经网络的最新进展来实现关系感知特征变换。
  • 在端到端学习过程中对该方法进行了性能评估。
  • 模型在八个细粒度对象和人类对象交互数据集上的识别准确性显著优于现有技术。
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