SlowFast Networks for Video Recognition
▌Kinetics 数据集的动作分类 对于视频动作分类，作者采用 Kinetics-400 数据集，其中包含 ...
原文：Multi-Fiber Networks for Video Recognition (MFNet)
Motivation：减少时空网络的计算量，保持视频分类精度的基础上，使速度尽可能接近对应网络的 D版本。 为此提出Multi Fiber 网络，将复杂网络拆分成轻量网络的集成，利用fibers 间的信息流引入多路器模块。 Result：比I D和R D分别少 倍， 倍的计算量，但精度更高，UCF , HMDB and Kinetics 上的 state of the art。 D网络需要 s ...
2018-10-15 22:58 0 1716 推荐指数：
相关推荐
Multi-Agent Reinforcement Learning Based Frame Sampling for Effective Untrimmed Video Recognition
Multi-Agent Reinforcement Learning Based Frame Sampling for Effective Untrimmed Video Recognition ICCV 2019 (oral) 2019-08-01 15:08:19 Paper ...
【论文笔记】Improved Residual Networks for Image and Video Recognition（ResNet新变体：IResNet）
github地址：https://github.com/iduta/iresnet 论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.04989 该论文主要关注点： 网 ...
【CVPR2018，action recognition,动作识别】Appearance-and-Relation Networks for Video Classification
Appearance-and-Relation Networks for Video Classification,CVPR2018 Two-tream网络效果好，但是太耗时；2Dconv+LSTM和其他方式的效果又不太好，主要是因为LSTM只能抓住高层次的模糊信息，不能抓住细粒度的运动信息 ...
Deep Feature Flow for Video Recognition
来自MSRA视觉计算组，发表在CVPR2017上。这篇文章提出了一个结合光流的快速视频目标检测和视频语义分割方法。 motivation 在视频流的每一帧上用CNN计算特征太慢 ...
fiber
背景React15 react核心思想： 内存中维护一颗虚拟DOM树，数据变化时（setState），自动更新虚拟DOM，得到一颗新树，然后diff新老虚拟DOM树，找到有变化的部分，得到一个ch ...
Collaborative Spatioitemporal Feature Learning for Video Action Recognition
Collaborative Spatioitemporal Feature Learning for Video Action Recognition 摘要 时空特征提取在视频动作识别中是一个非常重要的部分。现有的神经网络模型要么是分别学习时间和空间特征（C2D），要么是不加控制地联合学习时间 ...
[论文阅读] Residual Attention(Multi-Label Recognition)
Residual Attention 文章: Residual Attention: A Simple but Effective Method for Multi-Label Recognition, ICCV2021 下面说一下我对这篇文章的浅陋之见, 如有错误, 请多包涵指正. 文章 ...