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FDIM
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新的IAE-VTG方法改进了动作-实体视频时间定位
研究人员推出了一种新颖的视频时间定位（VTG）方法IAE-VTG，该方法专门处理涉及实体执行动作的查询。与以往整体处理查询的方法不同，IAE-VTG将查询中的动作和实体信息解耦，以更好地与互补的视频特征对齐。这是通过细粒度解耦交互模块（FDIM）和交互敏感分配（ISA）训练策略实现的，该策略通过考虑时间重叠和语义兼容性来提高时间定位的准确性。在QVHighlights、Charades-STA和TACoS等基准数据集上的实验表明，IA…
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FDIM度量为神经编码器提供通用的视频质量评估
研究人员推出了一种新的视频质量度量FDIM，旨在评估标准动态范围（SDR）和高动态范围（HDR）内容下的传统和神经视频编码器。FDIM采用混合方法，结合深度学习进行多尺度特征提取和手工特征，以捕捉广泛的失真。FDIM在超过16,000个视频序列的大型数据集上进行训练，在各种编码器和内容类型上表现出强大的泛化能力，与主观质量评估高度相关。