Rethinking Video ViTs: Sparse Video Tubes for Joint Image and Video Learning

《Rethinking Video ViTs: Sparse Video Tubes for Joint Image and Video Learning》是一篇关于视频处理的论文。该论文提出了一种新的视频处理模型，即 Sparse Video Tubes（SVT），旨在实现图像和视频的联合学习。

SVT 的核心思想是将视频分解为一系列稀疏的视频管，每个视频管由少数帧图像组成。这种分解方式可以减少视频处理的计算量，同时也能够保留视频中的重要信息。SVT 使用 Vision Transformer（ViT）来对视频管进行编码，从而实现对图像和视频的联合学习。具体来说，SVT 将图像和视频的特征映射到同一个向量空间中，通过最小化图像和视频之间的距离来实现联合学习。

SVT 模型的优点在于：

1. 可以有效地减少视频处理的计算量，提高处理效率。

2. 通过将图像和视频的特征映射到同一个向量空间中，实现了图像和视频的联合学习，可以更好地利用数据进行训练。

3. 使用 ViT 模型，可以处理任意大小的视频，并且可以处理不同分辨率的图像。

总之，SVT 是一种非常有前景的视频处理模型，可以为联合学习提供一种新的思路和方法。

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《重新思考图形异常检测：一种自我监督的群体区分》是一篇关于图形异常检测的研究论文。现有的异常检测方法通常依赖于人工标注的异常样本，但这种方法需要大量的标注工作和专家知识。因此，该论文提出了一种基于自我监督群体区分的新方法。

该方法首先构建一个图形数据的表示形式，例如图形的节点和边表示，然后使用无监督的聚类算法将数据集分成不同的群体。通过比较不同群体之间的相似性和差异性，可以发现潜在的异常群体。这种自我监督的方法不需要人工标注的异常样本，而是通过挖掘数据本身的特征和结构来进行异常检测。

为了验证这种方法的有效性，该论文在多个真实世界的图形数据集上进行了实验。实验结果表明，该方法在检测异常群体方面具有较高的性能。与传统的异常检测方法相比，它能够更准确地识别出异常群体，并且不需要人工标注的异常样本来训练模型。

这项研究对图形异常检测领域具有重要的意义。它提出了一种新颖的自我监督方法，可以减轻传统异常检测方法中的标注负担，并且在实验中取得了很好的效果。该方法还可以应用于许多领域，如网络安全、金融欺诈检测等。未来，该研究可以进一步改进和扩展，以提高异常检测的准确性和效率。

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EfficientNet是一种新型的卷积神经网络模型，它重新思考了模型缩放的问题。它通过使用复合缩放方法，即同时缩放深度、宽度和分辨率，来提高模型的效率和准确性。这种方法可以在不增加计算成本的情况下，显著提高模型的性能。EfficientNet已经在多个计算机视觉任务上取得了优异的表现，包括图像分类、目标检测和语义分割等。