会员服务
在线 · 可辨认的 · IJCAI · TEAM · 论文 ·
7 月 5 日
Micro-gesture Online Recognition using Learnable Query Points
翻译：暂无翻译
Pengyu Liu,Fei Wang,Kun Li,Guoliang Chen,Yanyan Wei,Shengeng Tang,Zhiliang Wu,Dan Guo
Pengyu Liu,Fei Wang,Kun Li,Guoliang Chen,Yanyan Wei,Shengeng Tang,Zhiliang Wu,Dan Guo
from arxiv, Technical Report of HFUT-VUT for the MiGA challenge at IJCAI 2024

In this paper, we briefly introduce the solution developed by our team, HFUT-VUT, for the Micro-gesture Online Recognition track in the MiGA challenge at IJCAI 2024. The Micro-gesture Online Recognition task involves identifying the category and locating the start and end times of micro-gestures in video clips. Compared to the typical Temporal Action Detection task, the Micro-gesture Online Recognition task focuses more on distinguishing between micro-gestures and pinpointing the start and end times of actions. Our solution ranks 2nd in the Micro-gesture Online Recognition track.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR 2022】基于元内存传输的跨域少镜头语义分割，Remember the Difference: Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation via Meta-Memory Transfer
【CVPR 2022】基于元内存传输的跨域少镜头语义分割，Remember the Difference: Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation via Meta-Memory Transfer
专知会员服务
12+阅读 · 2022年3月12日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
53+阅读 · 2020年1月30日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
高频ZnO/IDT/SiO2/金刚石SAW乳腺癌抗原免疫传感器研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Weyl半金属TaAs/NbAs在极端条件下的输运性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
“杰文斯”悖论、能效政策改进与“双控目标”分解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey
Arxiv
12+阅读 · 2023年11月21日
From Dense to Sparse: Contrastive Pruning for Better Pre-trained Language Model Compression
Arxiv
10+阅读 · 2021年12月14日
From Show to Tell: A Survey on Image Captioning
Arxiv
15+阅读 · 2021年7月14日
Feature Decomposition and Reconstruction Learning for Effective Facial Expression Recognition
Arxiv
15+阅读 · 2021年4月12日
Contrastive Transformation for Self-supervised Correspondence Learning
Contrastive Transformation for Self-supervised Correspondence Learning
Arxiv
13+阅读 · 2020年12月9日
Meta Learning for End-to-End Low-Resource Speech Recognition
Meta Learning for End-to-End Low-Resource Speech Recognition
Arxiv
20+阅读 · 2019年10月26日
Fine-tune BERT for Extractive Summarization
Arxiv
21+阅读 · 2019年3月25日
Reinforced Mnemonic Reader for Machine Reading Comprehension
Arxiv
10+阅读 · 2018年4月25日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
Multi-Pointer Co-Attention Networks for Recommendation
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月28日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
在线
可辨认的
IJCAI
TEAM
论文
相关VIP内容
【CVPR 2022】基于元内存传输的跨域少镜头语义分割，Remember the Difference: Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation via Meta-Memory Transfer
【CVPR 2022】基于元内存传输的跨域少镜头语义分割，Remember the Difference: Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation via Meta-Memory Transfer
专知会员服务
12+阅读 · 2022年3月12日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
53+阅读 · 2020年1月30日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey
Arxiv
12+阅读 · 2023年11月21日
From Dense to Sparse: Contrastive Pruning for Better Pre-trained Language Model Compression
Arxiv
10+阅读 · 2021年12月14日
From Show to Tell: A Survey on Image Captioning
Arxiv
15+阅读 · 2021年7月14日
Feature Decomposition and Reconstruction Learning for Effective Facial Expression Recognition
Arxiv
15+阅读 · 2021年4月12日
Contrastive Transformation for Self-supervised Correspondence Learning
Contrastive Transformation for Self-supervised Correspondence Learning
Arxiv
13+阅读 · 2020年12月9日
Meta Learning for End-to-End Low-Resource Speech Recognition
Meta Learning for End-to-End Low-Resource Speech Recognition
Arxiv
20+阅读 · 2019年10月26日
Fine-tune BERT for Extractive Summarization
Arxiv
21+阅读 · 2019年3月25日
Reinforced Mnemonic Reader for Machine Reading Comprehension
Arxiv
10+阅读 · 2018年4月25日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
Multi-Pointer Co-Attention Networks for Recommendation
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月28日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
高频ZnO/IDT/SiO2/金刚石SAW乳腺癌抗原免疫传感器研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Weyl半金属TaAs/NbAs在极端条件下的输运性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
“杰文斯”悖论、能效政策改进与“双控目标”分解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top