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  1. RESEARCH · CL_66253 ·

    新框架通过多模态视频对齐改进驾驶员分心检测

    研究人员开发了一种新的多模态视频表示对齐框架,以改进用于驾驶员分心检测的自监督学习。该方法通过联合建模不可靠的阳性和阴性来解决来自多个传感器的噪声或故障数据带来的挑战。该方法使用软目标和基于相似度的加权机制来实现原则性的全局多模态对齐,在 Drive&Act 数据集上表现优于现有基线。