任务 action recognition 对骨架节点坐标进行视角不变预处理 We align theaction sequences by implementing a view invariant transformation which transforms keypoints coordinates fromoriginal coordinate system into a view in ...
2020-10-16 19:48 0 543 推荐指数：
论文链接：PREDICT & CLUSTER: Unsupervised Skeleton Based Action Recognition (thecvf.com) 代码链接：shlizee/Predict-Cluster: Repository for PREDICT & ...
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 ...
“Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos”（2014NIPS） Two Stream方法最初在这篇文章中被提出，基本原理为对视频序列中每两帧计算密集光流，得到密集光流的序列（即temporal信息 ...
( 这篇博文为原创，如需转载本文请email我： leizhao.mail@qq.com, 并注明来源链接，THX！) 本文主要分享了一篇来自CVPR 2018的论文，A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action ...
Skeleton-Based Action Recognition with Directed Graph Neural Network 摘要 因为骨架信息可以鲁棒地适应动态环境和复杂的背景，所以经常被广泛应用在动作识别任务上，现有的方法已经证实骨架中的关键点和骨头信息对动作识别任务非常有 ...
14年9月份挂出来的文章，基本思想就是用对抗训练的方法来学习domain invariant的特征表示。方法也很只管，在网络的某一层特征之后接一个判别网络，负责预测特征所属的domain，而后特征提取 ...
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 ...
【MDNET】: H Nam, B Han. Learning multi-domain convolutional neural networks for visual tracking[C]. //CVPR2016. 问题1： 解释： 首先MDNet的网络结构 ...
