End-to-end learning, and audio-visual human-centric video understanding
<p>The field of machine learning has seen tremendous progress in the last decade, largely due to the advent of deep neural networks. When trained on large-scale labelled datasets, these machine learning algorithms can learn powerful semantic representations directly from the input data, end-to...
Автор: | Brown, A |
---|---|
Інші автори: | Zisserman, A |
Формат: | Дисертація |
Мова: | English |
Опубліковано: |
2022
|
Предмети: |
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Sign language understanding using multimodal learning
за авторством: Momeni, L
Опубліковано: (2024) -
Video understanding using multimodal deep learning
за авторством: Nagrani, A
Опубліковано: (2020) -
Deep vision for indoor understanding and localisation
за авторством: Howard-Jenkins, H
Опубліковано: (2022) -
END TO END LEARNING FOR A DRIVING SIMULATOR
за авторством: V. F. Alexeev, та інші
Опубліковано: (2019-06-01) -
Self-Supervised Learning for Audio-Visual Relationships of Videos With Stereo Sounds
за авторством: Tomoya Sato, та інші
Опубліковано: (2022-01-01)