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LoCoNet: Long-Short Context Network for Active Speaker Detection

  • 作者:Xizi Wang、Feng Cheng、Gedas Bertasius、David Crandall
  • 发表:CVPR 2024
  • 阅读深度:重点方法、训练、Ego4D 实验与代码说明;未运行
  • 记录日期:2026-08-28
  • 来源:论文、CVF 论文、官方代码

摘要与项目关系

用较长人物内时序建模和较短跨人物互动建模识别正在发声的人,在包含 Ego4D 的 ASD 数据上验证。提供训练代码和 AVA 预训练权重链接,可作为专门 AV 表征路线。

原方法对整段序列输出活动,不能直接视为因果未来预测。迁移需检查 temporal convolution、attention 和帧窗口,再训练/评测 causal 版本;不得将包含未来的离线特征接到因果 head。优先借鉴“人内时间+人际交互”的分解,而非将相同混合音频重复后称为独立音源。