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matlab滑动条代码-instructionVideos:CVPR2016上的论文“从叙述式教学视频中进行无监督学习”的代码
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2021-05-27
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matlab滑动条码叙述性教学视频中的无监督学习 由巴黎INRIA的Jean-Baptiste Alayrac创建。 介绍 我们解决了从一组旁白的教学视频中自动学习完成某些任务(例如更换汽车轮胎)的主要步骤的问题。 本文的贡献是三方面的。 首先,我们开发一种新的无监督学习方法,该方法利用了输入视频和相关旁白的互补性。 该方法解决了两个聚类问题,一个在文本中,一个在视频中,一个接一个地应用,并受到联合约束条件的链接,以在两种方式中获得单个一致的步骤序列。 其次,我们从互联网上收集并注释了一个新的具有挑战性的现实世界教学视频数据集。 数据集包含约800,000帧,可用于五种不同的任务(如何:更换汽车轮胎,进行心肺复苏(CPR),跳车,存放植物和煮咖啡),其中包括人与物体之间的复杂交互,并被捕获到各种室内和室外设置。 第三,我们通过实验证明了该方法可以无监督地自动发现完成任务的主要步骤,并在输入视频中定位这些步骤。 该项目的网页可用。 它包含指向和其他实用程序的链接,例如原始数据,海报或演示文稿的幻灯片。 执照 我们的代码是根据MIT许可证发布的(有关详细信息,请参阅LICENSE文件)。
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instructionVideos-master.zip (40个子文件)
instructionVideos-master
.gitignore 39B
README.md 7KB
cv_utils
launching_script.m 4KB
functions
filter_with_constraints.m 448B
get_res_temporal_localization.m 2KB
compute_objective.m 145B
get_interior_point_nlp.m 511B
get_res_and_data_nlp.m 434B
frank_wolfe_optimization_stage2.m 5KB
mex
warping_jump_mex.c 3KB
assignmentoptimal_mex.c 13KB
get_constrs_from_nlp.m 3KB
warp_with_jumps.m 286B
compute_GXTP.m 174B
compute_precisionrecall.m 651B
get_vision_data.m 1KB
compute_gradient.m 237B
update_A_delta.m 447B
rounding.m 253B
linear_oracle_algnAndConstraints.m 552B
load_data_nlp_for_cv.m 4KB
evaluate_best_matching.m 1000B
load_data_vision.m 557B
compile.m 276B
nlp_utils
launching_script.m 3KB
functions
mex
warping_jump_mex.c 3KB
assignmentoptimal_mex.c 13KB
get_res_msa_fw.m 539B
warp_with_jumps.m 285B
load_data_nlp.m 3KB
display_qual_res.m 1KB
compute_gamma_optimal_FW_msa.m 222B
optimize_a_msa.m 522B
optimize_msa_fw.m 5KB
compile.m 276B
LICENSE 1KB
display_res
functions
get_f1_for_task.m 4KB
barwitherr.m 6KB
display_res_NLP.m 2KB
display_res_VISION.m 3KB
共 40 条
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