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 主要基於這樣的假設:幀的appearance的變化與時間相關,如果幀vt 在vt后面,則定義 此外,假設同一動作的視頻幀序列,學 ...
2016-08-10 10:15 0 2928 推薦指數:
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 ...
論文的三個貢獻 (1)提出了two-stream結構的CNN,由空間和時間兩個維度的網絡組成。 (2)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。 (3)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 ...
論文的關注點在於如何提高bounding box的定位,使用的是概率的預測形式,模型的基礎是region proposal。論文提出一個locNet的深度網絡,不在依賴於回歸方程。論文中提到locnet可以很容易與現有的detection系統結合,但我困惑的是(1)它們的訓練的方法,這點論文 ...
最近把以前的幾篇關於Low-rank的文章重新看了一遍,由於之前的一些積累,重新看一遍感覺收獲頗多。寫這篇博文的時候也參考了一些網上的博客,其中數這篇博文最為經典http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8572994 ...
“Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos”(2014NIPS) Two Stream方法最初在這篇文章中被提出,基本原理為對視頻序列中每兩幀計算密集光流,得到密集光流的序列(即temporal信息 ...
1.Action Recognition Using Local Visual Descriptors and Inertial Data (pdf)[https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-34255-5_9] 使用視覺和慣性 ...
初次接觸Captioning的問題,第一印象就是Andrej Karpathy好聰明。主要從他的兩篇文章開始入門,《Deep Fragment Embeddings for Bidirectional ...
在這篇論文中,作者提出了一種更加通用的池化框架,以核函數的形式捕捉特征之間的高階信息。同時也證明了使用無參數化的緊致清晰特征映射,以指定階形式逼近核函數,例如高斯核函數。本文提出的核函數池化可以和CNN網絡聯合優化。 Network Structure Overview Kernel ...