Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos & Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets Note here ...
論文的三個貢獻 提出了two stream結構的CNN,由空間和時間兩個維度的網絡組成。 使用多幀的密集光流場作為訓練輸入,可以提取動作的信息。 利用了多任務訓練的方法把兩個數據集聯合起來。 Two stream結構 視屏可以分成空間與時間兩個部分,空間部分指獨立幀的表面信息,關於物體 場景等 而時間部分信息指幀間的光流,攜帶着幀之間的運動信息。相應的,所提出的網絡結構由兩個深度網絡組成,分別處理 ...
2016-08-07 09:01 0 9206 推薦指數:
Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos & Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets Note here ...
論文的重點在於后面approximation部分。 在《Rank Pooling》的論文中提到,可以通過訓練RankSVM獲得參數向量d,來作為視頻幀序列的representation。而在dynamic論文中發現,這樣的參數向量d,事實上與image是同等大小的,也就是說,它本身是一張 ...
這是期刊論文的版本,不是會議論文的版本。看了論文之后,只能說,太TM聰明了。膜拜~~ 視頻的表示方法有很多,一般是把它看作幀的序列。論文提出一種新的方法去表示視頻,用ranking function的參數編碼視頻的幀序列。它使用一個排序函數(ranking function)主要 ...
Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 基於骨架的動作識別因為其以時空結合圖(spatiotemporal graph)的形式模擬了人體骨骼而取得了顯著 ...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 2018-01-28 15:45:13 研究背景和動機: 行人動作識別(Human Action ...
https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80538255 這篇論文其實讀起來還是比較難懂的,主要是細節部分很需要推敲,尤其是deformable的卷積如何實現的一步上,在寫這篇博客之前,我也查閱了很多其他人的分享或者去github找代碼 ...
首先,容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向,好些點全靠我猜測推理作者想干嘛,😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image,是歐氏空間square grid,那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中,使用的理論 ...
DCNN 主要思想: 這是一篇基於空間域的圖神經網絡,聚合方式通過采樣(hop)1~k 階的鄰居並同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector 作者將不同的 ...