提起任务管理框架，你会想到哪些？XXLJob？Quartz？Elastic-job？SchedulerX...
本文提出了一种用于视频动作识别的Temporal Segment Networks (TSN) 架构，该架构能够捕捉长时间视频中的动作信息。TSN 架构将视频分割成多个时间片段，在每个时间片段内进行特征提取和表示，然后使用一种段间共识函数将来自不同时间片段的表示结合起来，以获得整个视频的表示。实验表明，TSN 架构在视频动作识别任务上比其他现有方法具有更好的性能，同时减少了计算量。
本期我们提供 MMTracking 里视频目标检测（VID）任务的食用指南，以及 AAAI2021 论文《Temporal RoI Align for Video Object Recognition》的论文解读以及其在 MMTracking 下的实现细节。
图片大小限制，更多可访问 http://www.stat.ucla.edu/~jxie/STGConvNet/STGConvNet.html
上一篇文章我们介绍了一下Temporal的一些基础概念和简单的架构设计。今天我们来说一说，为什么要用Temporal。
这个系列我们用现实中经常碰到的小样本问题来串联半监督，文本对抗，文本增强等模型优化方案。小样本的核心在于如何在有限的标注样本上，最大化模型的泛化能力，让模型对unseen的样本拥有很好的预测效果。之前在NER系列中我们已经介绍过Data Augmentation，不熟悉的童鞋看过来 中文NER的那些事儿4. 数据增强在NER的尝试。样本增强是通过提高标注样本的丰富度来提升模型泛化性，另一个方向半监督方案则是通过利用大量的相同领域未标注数据来提升模型的样本外预测能力。这一章我们来聊聊半监督方案中的一致性正则～
The Simulink® Design Verifier™ library provides three basic temporal operator blocks can be used to model temporal properties. The intent of the temporal operators is to support the specification of temporal requirements, such that the modeled property has a closer co-relation to the actual textual requirement. These blocks are low-level building blocks for constructing more complex temporal properties.
接着之前的《浅谈动作识别TSN，TRN，ECO》，我们来谈谈最近 MIT和IBM Watson 的新文 Temporal Shift Module（TSM）[1]。
大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士问我上述这些识别，该怎么做，怎么选择框架，今天可以和大家分析一下一些方案：
今天我将讨论一些在过去十年中出现的主要的半监督学习模型。首先让我们谈谈什么是半监督学习以及我们为什么对它感兴趣！
Keras layers API. Aliases: Module tf.compat.v1.keras.layers Classes class AbstractRNNCell: Abstract object representing an RNN cell. class Activation: Applies an activation function to an output. class ActivityRegularization: Layer that applies an update t
在Temporal文档中，对Workflow的描述分为了Workflow Type、Workflow Definition和Workflow Execution。我们先来了解一下这些概念的定义，才能理解它的使用。
在《JOIN LATERAL》中提到了Temporal Table JOIN，本篇就向大家详细介绍什么是Temporal Table JOIN。 在ANSI-SQL 2011 中提出了Temporal 的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。Temporal Table记录了历史上任何时间点所有的数据改动，Temporal Table的工作流程如下：
https://github.com/chenxy99/Generative-Temporal-Models-with-Spatial-Memory https://github.com/chenxy99/Generative-Temporal-Models-with-Spatial-Memory paper： https://www.groundai.com/project/generative-temporal-models-with-spatial-memory-for-partially-obser
运动放大(Motion Magnification)，将视频中对应位置的运动进行放大，简单理解的话，就是找到时间段内的运动矢量，进行放大，然后权值叠加回去。
MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing
论文题目为《基于双阶段注意力机制的循环神经网络》,文章本质上还是基于Seq2Seq的模型，结合了注意力机制实现的时间序列的预测方法，文章的一大亮点是：不仅在解码器的输入阶段引入注意力机制，还在编码器阶段引入注意力机制，编码器的阶段的注意力机制实现了特征选取和把握时序依赖关系的作用。
How to Join Two Data Streams--Piotr Nowojski(Ververica)
在JDK8中，引入了三个非常有用的时间相关的API：Duration，Period和ChronoUnit。
本文主要探讨了两流CNN在视频动作识别中的融合方法，通过空间融合、时间融合和混合融合等策略，以及使用3D卷积和池化操作，提高了视频动作识别的性能。同时，本文还提出了一种新的两流CNN架构，该架构可以更好地利用时空信息，从而在视频动作识别任务中取得了更好的结果。
笔者比较关注精神疾病脑功能网络的变化特征，因此，最近都在看相关的文献。本次，笔者就给大家分享一篇相关的论文，该论文发表于《Schizophrenia Research》杂志，题目为“Functional brain networks in treatment-resistant schizophrenia”。该研究论文主要结合静息态fMRI和图论来研究难治性精神分裂症的脑功能网络异常变化特征。这里，笔者对这篇论文做简单的剖析，希望对做相关研究的朋友有所帮助。
本文提出了一种基于深度学习的越线人群计数方法，该方法通过分析视频序列中的像素级监督信息，利用卷积神经网络来学习人群密度和速度特征，并生成密度图、速度图，最终通过像素级监督信息计算得到人群计数结果。实验结果表明，该方法在越线人群计数任务上取得了较好的效果，能够准确地对人群进行计数，为视频监控领域提供了有效的技术手段。
南京大学MCG group/腾讯PCG 提出可以进行用于时序建模的轻量级行为识别模型TEA
authors:: Yingtao Luo, Qiang Liu, Zhaocheng Liu container:: Proceedings of the Web Conference 2021 year:: 2021 DOI:: 10.1145/3442381.3449998 rating:: ⭐⭐⭐ share:: false comment:: 通过双层Attention的方式，对Attention公式进行修改，聚合时间以及距离信息。通过线性插值代替 GPS 网格进行空间/时间离散化。
第一篇CVPR2018 [1]：先对每帧的深度特征进行空间Attention，让网络自主发现对分类任务更有帮助的人体parts；然后对每Part各自进行多帧时间Attention，让网络自动评价每帧中的parts特征的质量好坏（如下图最后一行 SK，网络关注的part=黑色小包包区域，对于第1帧，全被遮挡，质量权值为0）
https://www.arxiv-vanity.com/papers/1902.06568/
转载：炼丹笔记 2021年最新时间序列预测论文&代码整理 AAAI 2021 📷 Deep Switching Auto-Regressive Factorization: Application to Time Series Forecasting 下载：https://arxiv.org/abs/2009.05135 代码：https://github.com/ostadabbas/DSARF Dynamic Gaussian Mixture Based Deep Generative Model fo
【导读】专知内容组整理了最近六篇视频分类（Video Classification）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Hierarchical Label Inference for Video Classification（基于层次标签推断的视频分类） ---- ---- 作者：Nelson Nauata, Jonathan Smith, Greg Mori 摘要：Videos are a rich source of high-dimensional structured data, wi
本文分享一篇的论文『3D Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers』。文中提出首个纯粹基于Transformer 的架构，在不涉及卷积的情况下在视频中实现3D人体姿态估计。算法在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上均达到SOTA performance，并在 in the wild 视频中有着不错的表现。
原创声明:本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。
我们展示了如何使用 JavaScript 来创建可重复使用的代码、解决日期管理问题、链接函数、检测恶意网站等。
本文提出了一种用于人群场景分析的深度学习模型，该模型能够提取和分析人群视频中的运动信息，以用于人群行为和交通流量的研究。该模型采用了一种基于切片卷积神经网络（Sliced Convolutional Neural Network）的架构，可以同时学习空间和时间信息，从而能够对人群视频中的复杂行为进行有效建模。实验结果表明，该模型可以有效地提取和分析人群视频中的行为信息，并为进一步的研究提供有益的支持。
本篇重点向大家介绍了一种新的JOIN类型 - JOIN LATERAL。并向大家介绍了SQL Server中对LATERAL的支持方式，详细分析了JOIN LATERAL和INNER JOIN的区别与联系，最后切入到Apache Flink中，以UDTF示例说明了Apache Flink中对JOIN LATERAL的支持，后续篇章会介绍Apache Flink中另一种使用LATERAL的场景，就是Temporal JION，Temporal JION也是一种新的JOIN类型。
这里分享一篇来自TPAMI 2023的论文，研究者提出了一种对视频中一类因为语义不连贯而自然产生的时序边界 (Generic Boundary) 的通用检测方法，基于 Transformer Decoder 建立了一个编码器-解码器结构，希望解决对任意自然时序边界的检测问题。具体内容我们一起来看看。
基于人体骨架的行为识别是一个重要而且具有挑战性的计算机视觉任务。人体图像视频不仅包含了复杂的背景，还有光照变化、人体外貌变化等不确定因素，这使得基于图像视频的行为识别具有一定的局限性。相比图像视频，人体骨架视频可以很好地克服这些不确定因素的影响，所以基于人体骨架的行为识别受到越来越多的关注。人体骨架序列不仅包含了时序特征，而且还包含了人体的空间结构特征，如何有效地从人体骨架序列中提取具有判别性的空间和时间特征是一个有待解决的问题。我们提出了Skeleton-Based Action Recognition with Spatial Reasoning and Temporal Stack Learning，并发表在ECCV18上。
最近翻看 TC39，一些期待已久的提案居然已经落地了，一些阻塞了很久的提案也有了新的进展，这次分享我们就来汇总介绍，包含近半年全部已经落地的提案，以及近期有进展、比较有趣或者与开发相关的尚未落地的提案。
authors:: Qiang Cui, Chenrui Zhang, Yafeng Zhang, Jinpeng Wang, Mingchen Cai container:: Proceedings of the 30th ACM International Conference on Information & Knowledge Management year:: 2021 DOI:: 10.1145/3459637.3482189 rating:: ⭐⭐⭐ share:: false comment:: 模型主体为 LSTM，分别学习长期和短期的用户行为模式，并通过 Attention 融合
用hibernate插入java.util.Date数据时发现 时分秒 会丢失。 如2014-05-30 15:59:16.921 在postgresql数据库中显示2014-05-30 00:00:00.0。
【导读】专知内容组整理了最近六篇知识图谱（Knowledge Graph）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Approaches for Enriching and Improving Textual Knowledge Bases（丰富和改进文本知识库的方法） 作者：Besnik Fetahu 机构：der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover 摘要：Verifiability is one of the core editing prin
In this paper, we propose a generative model, Temporal Generative Adversarial Nets (TGAN), which can learn a semantic representation of unlabeled videos, and is capable of generating videos. Unlike existing Generative Adversarial Nets (GAN)-based methods that generate videos with a single generator consisting of 3D deconvolutional layers, our model exploits two different types of generators: a temporal generator and an image generator. The temporal generator takes a single latent variable as input and outputs a set of latent variables, each of which corresponds to an image frame in a video. The image generator transforms a set of such latent variables into a video. To deal with instability in training of GAN with such advanced networks, we adopt a recently proposed model, Wasserstein GAN, and propose a novel method to train it stably in an end-to-end manner. The experimental results demonstrate the effectiveness of our methods.
"Aapo did it again!" - I exclaimed while reading this paper yesterday on the train back home (or at least I thought I was going home until I realised I was sitting on the wrong train the whole time. This gave me a couple more hours to think while traveling on a variety of long-distance buses...)
谈到视频理解，不得不给大家介绍一下新鲜出炉的视频理解技术之一：TSM（Temporal Shift Module）。TSM是由MIT和IBM Watson AI Lab的Ji Lin，Chuang Gan和SongHan等人提出的通过时间位移模拟3D建模达到效果和性能的平衡，提高视频理解能力的模块。
本文介绍的是CVPR2020 oral论文《Deep Spatial Gradient and Temporal Depth Learning for Face Anti-spoofing》，作者来自明略科技。
本文讨论了两种直观的输入方式，一种为不同帧之间图像直接按照ViT的处理，转换为tokens，然后按照frames的顺序进行组合，另一种则将多帧直接进行组合，同时获取时间，空间上的一个token，这样能更有效融合时空信息
人的骨架是什么？相信没有谁比我们自己更了解我们身体的构造了。通俗地说，人骨架框架包括六个部分——头部、左手、右手、躯干、左脚和右脚。
在本文中，作者提出了CLIP2Video网络，以端到端的方式将图像语言预训练模型转换为视频文本检索模型。视频和语言学习领域的主流方法试图从大规模视频文本数据集中提取时空视频特征以及视频和语言之间的多模态交互。
近期Ryan Lagerquist等发表在《Monthly Weather Review》上的一篇文章，主要是基于Himawari-8卫星多个红外通道亮温观测以及雷达观测数据利用U-net及其变体模型（U-net++，Temporal U-net）并结合FSS评分指标作为损失函数进行对流覆盖区域的临近预报，并分析了卫星红外通道亮温观测的重要性。
华为在这2023年2月9日发布了一篇关于多元时间序列预测的文章，借鉴了NLP中前一阵比较热的Mixer模型，取代了Attention结构，不仅实现了效果上的提升，而且还实现了效率上的提高。
鉴于网络挖掘在现实生活中的丰富应用，以及近些年网络表示学习的兴起，网络嵌入已经成为学术界和工业界日益关注的研究热点。
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