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TSA: Temporal Slot Activation for Persistent Object-Centric Video Representation

TSA: 时间槽激活用于持久目标中心视频表示

Duc Nguyen, Sieu Tran, Hao Vo, Khoa Vo, Duy Minh Ho Nguyen, Nghi D. Q. Bui, Anh Nguyen, Long Mai, Ngan Le

机构 * University of Arkansas, USA（阿肯色大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Google Research, Google（谷歌研究院） ； University of Liverpool, UK（利物浦大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 提出时间槽激活（TSA）机制，通过学习每槽每帧激活分数实现持久槽的生命周期建模，解决无条件传播导致的状态漂移和重建干扰问题，在多个基准上提升目标分解和时间身份保持。