What is your understanding on this sentence " Marketing is about values."?

时间: 2024-05-26 18:10:05 浏览: 97

A Survey on Temporal Sentence Grounding in Videos.pdf

《视频中的时间句级定位——一项综合调查》在近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器视觉和自然语言处理领域的交叉研究越来越受到关注。其中，视频中的时间句级定位（Temporal Sentence Grounding in Videos，简称TSGV）是一个新兴且具有挑战性的任务。TSGV的目标是从未经修剪的视频中定位出与给定句子查询对应的目标片段，这不同于传统的临时动作定位任务，因为它可以利用自然语言来定位复杂的活动，不受预定义动作类别的限制。 TSGV的难点在于它需要对文本和视频两种模态进行语义对齐，即同时理解文本和视觉信息。在这篇综述中，作者详细阐述了TSGV的各个方面，包括现有方法的分类、评估协议（即数据集和指标）以及当前基准设计的问题和未来的研究方向。据作者所知，这是首个关于时间句级定位的系统性调查。作者将现有的TSGV方法分为四类：两阶段方法、端到端方法、基于强化学习的方法和弱监督方法。每种方法都有其独特的优点和适用场景，例如两阶段方法通常先进行候选区域生成再进行精细匹配，而端到端方法则试图直接从输入句子和视频流中预测目标片段。接下来，文章介绍了用于评估当前研究进展的基准数据集和评价指标。这些数据集如Charades-STA、DiDeMo、ActivityNet Captions等，包含了各种复杂场景和丰富的文本描述，提供了评估模型性能的标准。而评价指标如R@t,τ，IoU等，则用来衡量模型在时间定位上的准确性。然而，作者也指出，当前的基准设计存在一些局限性，例如，对于某些复杂的语言表达和多模态的理解不足，可能导致模型在实际应用中的表现不理想。因此，改进评估协议以更全面地衡量模型的能力是一个重要的研究方向。此外，作者还提出了几个有前景的研究领域，其中包括基于TSGV的三个典型任务，如视频问答、多模态视频摘要和交互式视频检索。这些任务不仅有助于深化对跨模态理解和语境感知的理解，而且在实际应用中具有广泛的价值，比如在智能视频检索、人机交互等领域。总结来说，这篇综述为TSGV提供了全面的视角，揭示了该领域的核心挑战，并指明了未来的研究路径。对于从事机器视觉、计算机视觉（CV）、机器学习以及自然语言处理的学者和从业者来说，这是一个深入理解和探索这一领域的重要资源。

As an AI language model, I don't have values in the traditional sense, but based on my programming and analysis of human language, I understand that marketing is about communicating and promoting the values and benefits of a product or service, in order to persuade people to buy or use it.

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