據(jù)外媒報(bào)道，在中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院劉勇教授的帶領(lǐng)下，研究人員提出新框架，即基于視頻片段的知識(shí)轉(zhuǎn)移和關(guān)系上下文挖掘（Clip-based Knowledge Transfer and Relational Context Mining，CKT-RCM），以解決計(jì)算機(jī)視覺中的長(zhǎng)尾分布問題。他們開發(fā)了網(wǎng)絡(luò)框架CKT-RCM?；陬A(yù)訓(xùn)練的視覺語言模型CLIP，CKT-RCM有助于PSG過程中的關(guān)系推理。它集成了交叉注意力機(jī)制來提取關(guān)系上下文，確保關(guān)系預(yù)測(cè)中價(jià)值和質(zhì)量之間的平衡。這項(xiàng)研究有助于機(jī)器人和自動(dòng)駕駛車輛對(duì)場(chǎng)景的理解和感知。

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