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14 基于偏好推理的个性化精彩视频检测
PR-Net: Preference Reasoning for Personalized Video Highlight Detection
个性化精彩视频检测旨在根据用户的喜好将长视频缩短为有趣的时刻 ， 这最近也引起了社区的关注 。目前的方法将用户的历史作为整体信息来预测用户的偏好 ， 但忽略了用户兴趣的内在多样性 ， 导致偏好表示模糊和无法解释的预测 。在本文中 ， 我们提出了一个简单而有效的偏好推理框架（PR-Net） ， 显式地将不同的兴趣考虑在内 ， 以进行具有可行解释的帧级精彩预测 。具体来说 ， 对于每个输入帧 ， 我们通过基于注意力机制的历史精彩片段融合来生成输入相关的用户偏好 。此外 ， 为了防止用户历史信息不全等问题 ， 我们将由用户特定的偏好和学习得到的通用偏好融合成了综合的偏好特征 ， 从而实现了自适应地支持通用精彩视频检测 。最后 ， 我们通过计算查询帧与该用户的综合偏好及非精彩偏好特征之间的语义相似度来预测其是否属于精彩帧的程度 。此外 ， 为了缓解由于标注不完整造成的歧义 ， 我们提出了一种新的双向对比损失 ， 以确保嵌入空间的紧凑性和可微性 。通过这种方式 ， 我们的方法显着优于最先进的方法 ， 平均准确度精度相对提高了 12% 。

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15从学习中知道哪里可见：针对遮挡行人重识别的一种可见度感知方法
Learning to Know Where to See: A Visibility-Aware Approach for Occluded Person Re-identification
行人重识别在近年来已经取得了明显的进步 。然而 ， 遮挡现象对最近的行人重识别方法依然是个常见且具有挑战性的任务 。目前一些主流方法利用额外信息（比如 ， 人体姿态信息）来判断人体可见部位 ， 从而缓解遮挡问题 。虽然这些方法取得明显的进步 ， 但是他们严重依赖于细粒度的额外信息 ， 对额外信息中存在的估计错误敏感 。在本文中 ， 我们证实了如果额外信息变得稀疏或者有噪声时 ， 现存的方法性能是会出现下降的 。因此 ， 我们提出了一种简单但有效的方法 ， 该方法对稀疏和有噪声的姿态信息是鲁棒的 。我们将姿态信息离散化为人体部分的可见度标签 ， 这可以降低遮挡区域的影响 。我们在实验中证明了我们的方法能够更有效和鲁棒地利用姿态信息 。此外 ， 我们的方法能够很容易地嵌入到大多数行人重识别方法中 。相关的实验证明了我们的算法达到了目前的领先水平 。

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16 Ask&Confirm: 不完整描述下跨模态检索的主动细节丰富
Ask&Confirm: Active Detail Enriching for Cross-Modal Retrieval with Partial Query
近年来 ， 基于文本的图像检索取得了长足的进步 。然而 ， 现有方法的性能在现实生活中会受到影响 ， 因为用户可能会提供对图像的不完整描述 ， 这通常会导致结果充满了符合不完整描述的误报 。在这项工作中 ， 我们引入了部分查询问题并广泛分析了它对基于文本的图像检索的影响 。以前的交互式方法通过被动地接收用户的反馈来迭代地补充不完整的查询来解决这个问题 ， 这既耗时又需要大量的用户努力 。相反 ， 我们提出了一种新颖的检索框架 ， 该框架以询问和确认的方式进行交互过程 ， 其中 AI 主动搜索当前查询中缺少的判别细节 ， 而用户只需要确认 AI 的提议 。具体来说 ， 我们提出了一种基于对象的交互 ， 使交互检索更加用户友好 ， 并提出了一种基于强化学习的策略来搜索有区别的对象 。此外 ， 由于难以获得人机对话数据 ， 全监督训练通常是不可行的 ， 因此我们提出了一种弱监督训练策略 ， 除了文本图像数据集之外 ， 不需要人工标注的对话 。实验表明 ， 我们的框架显着提高了基于文本的图像检索的性能 。

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