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该研究旨在发现和定位图像序列中的单调时间变化,并成功通过对乱序图像序列进行排序,利用时间作为监督信号实现了该目标。该模型在多种视频场景和对象类型中应用,并证明了基于注意力的归因图作为有效的提示用于分割变化区域。该模型在对图像集进行排序的标准基准上达到了业界最高水平。

定制制作:通过自主学习的视频排序发现单调时间变化

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-25T00:00:00Z
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