摘要 解决问题 用CNN框架有效提取video长时序特征 在UCF 等训练集受限的情况下训练网络 贡献 TSN网络，基于长时间时序结构模型。稀疏时序采样策略，视频层监督有效学习整个视频。 HMDB . ，UCF . 介绍 动作识别有两个重要和补充的方面 appearance和dynamic 是否有效提取了特征并充分利用了相关信息 难点：image classification的难点。提取有效特征 ...
2018-09-10 00:24 0 1042 推荐指数：
Action Recognition: 行为识别，视频分类，数据集为剪辑过的动作视频 Temporal Action Detection: 从未剪辑的视频，定位动作发生的区间，起始帧和终止帧并预测类别 难点 1: 边界不明确(助跑跳远，上篮，高尔夫挥杆) 2: 如何利用时序信息 ...
一. 博客文章和视频 blibli视频：Temporal Convolutional Networks (TCN) （推荐） 简书：TCN(Temporal Convolutional Network) 个人博客：Temporal Convolutional Network (TCN ...
本篇文章发表在ICLR2020上，对动态图的进行连接预测和结点分类。TGN中，作者除利用传统的图神经网络捕捉非欧式结构生成embedding外，还利用动态图所中时序信息。 T ...
Spatial-Temporal Relation Networks for Multi-Object Tracking 2019-05-21 11:07:49 Paper: https://arxiv.org/pdf/1904.11489.pdf 1. Background ...
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ International Journal of Neural Systems, Vol. 30, No. 6 (2020) 205 ...
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布 FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, (2018) Abstract 与人工神经网络(ANN)相比，脉冲 ...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 动态人体骨架模型带有进行动作识别的重要信息，传统的方法通常使用手工特征或者遍历规则对骨架进行建模，从而限制了表达能力 ...
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 ...
