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DETR模型在视频时刻定位中的技术进展与应用

目录

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1视频时刻定位的研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2DETR模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3DETR模型在视频时刻定位中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

二、DETR模型基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1Transformer架构核心思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2解耦表示学习机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3自注意力机制详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.4DETR模型整体框架解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

三、DETR模型在视频时刻定位中的初步应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1基于DINO的语义特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.2两阶段检测框架应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.3针对复杂视频场景的初步探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.4初步应用中的挑战分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

四、DETR模型在视频时刻定位中的技术突破．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.1高效时空特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.1.1显式时空注意力模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.1.2基于征候耦合法的特征融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.2增强向量编码器设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.2.1动态特征选择机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.2.2基于图网络的感知建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.3跨模态特征对齐方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.3.1视觉听觉信息融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.3.2多视角情境感知机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

4.4损失函数优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.4.1主干网络与位置编码协同优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

4.4.2基于对抗学习的特征对齐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

五、DETR模型在视频时刻定位中的前沿进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

5.1生成式模型与视频时刻定位的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

5.2自监督学习在视频特征增强中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73

5.3小样本学习与迁移学习策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

5.4零样本学习探索与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

六、DETR模型在视频时刻定位中的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

6.1多目标行为识别系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

6.2视频事件检测与摘要生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

6.3情感计算与意图识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87

6.4无人驾驶与智能监控．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89

七、DETR模型在视频时刻定位中面临的挑战与未来方向．．．．．．．．．90

7.1实时性与计算效率平衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92

7.2小样本与非受控环境下的泛化能力．