https://github.com/Guaranteer/VidSTG-Dataset
공식 코드Where Does It Exist: Spatio-Temporal Video Grounding for Multi-Form Sentences
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Spatio-Temporal Video Grounding
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Spatio-temporal video grounding is a computer vision and natural language processing (NLP) task that involves linking textual descriptions to specific spatio-temporal regions or moments in a video. In other words, it aims to determine which parts of a video correspond to a given textual query or description. This task is essential for various applications, including video summarization, content-based video retrieval, video captioning, and more.
코드
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
https://github.com/HengLan/TA-STVG
공식 코드Knowing Your Target: Target-Aware Transformer Makes Better Spatio-Temporal Video Grounding
https://github.com/antoyang/TubeDETR
공식 코드https://github.com/brian7685/STG
공식 코드https://github.com/ekazakos/grove
공식 코드Large-scale Pre-training for Grounded Video Caption Generation
https://github.com/henglan/cgstvg
공식 코드https://github.com/jy0205/stcat
공식 코드Embracing Consistency: A One-Stage Approach for Spatio-Temporal Video Grounding
https://github.com/mbzuai-oryx/video-llava
공식 코드https://github.com/rd20karim/m2t-interpretable
공식 코드https://github.com/tzhhhh123/HC-STVG
공식 코드Human-centric Spatio-Temporal Video Grounding With Visual Transformers
https://github.com/shaohuadong2021/dplnet
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.