2024年2月5日 · In this paper, we introduce FROSTER, an effective framework for open-vocabulary action recognition. The CLIP model has achieved remarkable success in a range of image-based tasks, benefiting from its strong generalization capability stemming from pretaining on massive image-text pairs.

2024年2月21日 · 下表为模型在base-to-novel和cross-dataset两个场景下的实验精度，FROSTER均达到了最佳。 Base-to-novel 场景 Cross-dataset 场景 同时，FROSTER还可以与不同的模型结构结合到一起，都能有效地提升实验结果。 FROSTER与不同模型结构结合 不同蒸馏方 …

This paper introduces FROSTER, an effective framework for open-vocabulary action recognition. The overall pipeline of FROSTER consists of two key components, namely, model finetuning to bridge the gap between image and video tasks, and knowledge distillation to maintain the generalizability of the pretrained CLIP.

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2024年2月5日 · FROSTER: Frozen CLIP Is A Strong Teacher for Open-Vocabulary Action Recognition. 论文作者：Xiaohu Huang,Hao Zhou,Kun Yao,Kai Han. 作者单位：The University of Hong Kong;Baidu Inc. 论文链接： arxiv.org/abs/2402.0324. 项目链接： visual-ai.github.io/fro. 内容简介： 1）方向：开放词汇动作识别. 2）应用：动作识别. 3）背景：CLIP模型在图像任务中取得了显著的成功，但直接应用于开放词汇动作识别任务存在挑战，因为CLIP的预训练中缺乏时 …

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FROSTER: Frozen CLIP is A Strong Teacher for Open-Vocabulary Action Recognition. 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2402.03241. 代码链接： https://github.com/ Visual -AI/FROSTER. 背景介绍. 本文的研究课题是开集 动作识别 （open-vocabulary action recognition），具体来说就是测试集中的视频动作类别与训练集动作类别基本没有重叠或重叠程度很小，因此这需要模型具备较高的 …

Cássio "frostezor" Bergamo (born August 8, 1999) is a Brazilian professional Counter-Strike: Global Offensive player.

白霜拼音使用使用745396750字的高质量语料，进行分词，重新统计字频、词频，归一化，打造纯净、词频准确、智能的词库。 白霜词库是目前rime方案下最好的开源词库，立志于打造不输于商业输入法的输入体验。 Cannot retrieve latest commit at this time. 原始配置和词库由 雾凇拼音 的 af2480b commit 修改而来。 雾凇词库里的词比较全但也不是非常全，主要的问题是字频和词频不太对，废词有点多，于是重新制作。 主要维护词库、词频。 在雾凇词库的基础上删除了不健 …

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