视频表征学习
ICLR 2024 Oral:长视频中噪声关联学习,单卡训练仅需1天
在 2024 世界经济论坛的一次会谈中,图灵奖得主 Yann LeCun 提出用来处理视频的模型应该学会在抽象的表征空间中进行预测,而不是具体的像素空间 [1]。借助文本信息的多模态视频表征学习可抽取利于视频理解或内容生成的特征,正是促进该过程的关键技术。然而,当下视频与文本描述间广泛存在的噪声关联现象严重阻碍了视频表征学习。因此本文中,研究者基于最优传输理论,提出鲁棒的长视频学习方案以应对该挑战。该论文被机器学习顶会 ICLR 2024 接收为了 Oral。论文题目:Multi-granularity Corre
3/5/2024 11:33:00 AM
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