视觉流中变化的检测与描述
计算机视觉与模式识别
2020-04-13 v2
摘要
本文提出一种用于分析视觉流中变化的框架：视觉流为有序图像序列，可能被显著的时间间隔所分隔。我们提出一种将无标签数据引入训练以生成变化自然语言描述的新方法。我们还开发了用于估计视觉流中变化时间的框架。我们利用习得的变化证据与感知变化一致性表示，并将其结合于基于正则化图割的变化检测器中。在我们作为贡献一部分发布的视觉流数据集上的实验评估表明，由自然语言描述驱动的表示学习相比不依赖语言的方法显著提升了变化检测精度。
引用
@article{arxiv.2003.12633,
title = {Detection and Description of Change in Visual Streams},
author = {Davis Gilton and Ruotian Luo and Rebecca Willett and Greg Shakhnarovich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.12633},
year = {2020}
}