论文的三个贡献 提出了two stream结构的CNN，由空间和时间两个维度的网络组成。 使用多帧的密集光流场作为训练输入，可以提取动作的信息。 利用了多任务训练的方法把两个数据集联合起来。 Two stream结构 视屏可以分成空间与时间两个部分，空间部分指独立帧的表面信息，关于物体 场景等 而时间部分信息指帧间的光流，携带着帧之间的运动信息。相应的，所提出的网络结构由两个深度网络组成，分别处理 ...
2016-08-07 09:01 0 9206 推荐指数：
Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos & Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets Note here ...
论文的重点在于后面approximation部分。 在《Rank Pooling》的论文中提到，可以通过训练RankSVM获得参数向量d，来作为视频帧序列的representation。而在dynamic论文中发现，这样的参数向量d，事实上与image是同等大小的，也就是说，它本身是一张 ...
这是期刊论文的版本，不是会议论文的版本。看了论文之后，只能说，太TM聪明了。膜拜~~ 视频的表示方法有很多，一般是把它看作帧的序列。论文提出一种新的方法去表示视频，用ranking function的参数编码视频的帧序列。它使用一个排序函数（ranking function）主要 ...
Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 基于骨架的动作识别因为其以时空结合图（spatiotemporal graph）的形式模拟了人体骨骼而取得了显著 ...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 2018-01-28 15:45:13 研究背景和动机： 行人动作识别（Human Action ...
https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80538255 这篇论文其实读起来还是比较难懂的，主要是细节部分很需要推敲，尤其是deformable的卷积如何实现的一步上，在写这篇博客之前，我也查阅了很多其他人的分享或者去github找代码 ...
首先，容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向，好些点全靠我猜测推理作者想干嘛，😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image，是欧氏空间square grid，那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中，使用的理论 ...
DCNN 主要思想： 这是一篇基于空间域的图神经网络，聚合方式通过采样（hop）1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector 作者将不同的 ...
