Multi Agent Reinforcement Learning Based Frame Sampling for EffectiveUntrimmed Video Recognition ICCV oral : : Paper：https: arxiv.org abs . . Backgroud and Motivation: 本文提出一种基于多智能体强化学习的未裁剪视频识别模型，来自适应的 ...
2019-08-01 13:11 0 510 推荐指数：
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2D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I3D和R(2+1)D分别少9倍，13倍的计算 ...
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 ...
Github：https://github.com/openai/multiagent-particle-envs 论文Blog：Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments - 穷酸秀才大艹包 ...
目录 1 Informativeness 2 Representativeness 3 Diversity 3.1 Global considerati ...
Proposition 1 一、摘要 文章探索了多智能体(multi-agent)领域的强化 ...
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！ ADVANCES IN NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS 30 (NIPS 2017), (2017): 6379-6390 代码分析（Blog）：Multi-Agent ...
https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=24 https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p=3 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 强化学习概览 分为 ...
卷积网络 卷积网络用三种结构来确保移位、尺度和旋转不变：局部感知野、权值共享和时间或空间降采样。典型的leNet-5如下图所示： C1中每个特征图的每 ...
