时间告诉我们什么？关于从静态图像学习时间意识的探索性研究
计算机视觉与模式识别
2025-11-07 v2
摘要
时间通过我们所见光照变化的变化而变得可见。受此启发，本文探讨了从静态图像学习时间意识的潜力，旨在回答：“什么时间告诉我们？”为此，我们首先引入一个以时间为导向的集合（TOC），包含130,906张带有可靠时间戳的图像。利用该数据集，我们提出了一种基于时间图像对比学习（TICL）的方法，通过跨模态对比学习联合建模时间戳及其相关视觉表征。我们发现，所提出的TICL不仅在各种基准指标上在时间戳估计任务中实现了最先进的性能，其次，尽管只看到静态图像，来自TICL学习的时间感知嵌入在多个时间感知下游任务中显示出强大的能力，包括基于时间的图像检索、视频场景分类和时间感知图像编辑。我们的发现表明，可从静态图像中学习到与时间相关的视觉线索，并且对各种视觉任务有益，为未来研究理解时间相关视觉语境奠定了基础。项目页面: https://rathgrith.github.io/timetells_release/
引用
@article{arxiv.2503.17899,
title = {What Time Tells Us? An Explorative Study of Time Awareness Learned from Static Images},
author = {Dongheng Lin and Han Hu and Jianbo Jiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.17899},
year = {2025}
}
备注
Accepted by TMLR 2025