Sequential Variational Autoencoder with Adversarial Classifier for Video Disentanglement

In this paper, we propose a sequential variational autoencoder for video disentanglement, which is a representation learning method that can be used to separately extract static and dynamic features from videos. Building sequential variational autoencoders with a two-stream architecture induces indu...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Takeshi Haga, Hiroshi Kera, Kazuhiko Kawamoto
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2023-02-01
سلاسل:	Sensors
الموضوعات:	adversarial training auxiliary adversarial classifier inductive biases sequential variational autoencoder video disentanglement
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/1424-8220/23/5/2515
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!