▌Kinetics 數據集的動作分類 對於視頻動作分類,作者采用 Kinetics-400 數據集,其中包含 ...
Motivation:減少時空網絡的計算量,保持視頻分類精度的基礎上,使速度盡可能接近對應網絡的 D版本。 為此提出Multi Fiber 網絡,將復雜網絡拆分成輕量網絡的集成,利用fibers 間的信息流引入多路器模塊。 Result:比I D和R D分別少 倍, 倍的計算量,但精度更高,UCF , HMDB and Kinetics 上的 state of the art。 D網絡需要 s ...
2018-10-15 22:58 0 1716 推薦指數:
▌Kinetics 數據集的動作分類 對於視頻動作分類,作者采用 Kinetics-400 數據集,其中包含 ...
Multi-Agent Reinforcement Learning Based Frame Sampling for Effective Untrimmed Video Recognition ICCV 2019 (oral) 2019-08-01 15:08:19 Paper ...
github地址:https://github.com/iduta/iresnet 論文地址:https://arxiv.org/abs/2004.04989 該論文主要關注點: 網 ...
Appearance-and-Relation Networks for Video Classification,CVPR2018 Two-tream網絡效果好,但是太耗時;2Dconv+LSTM和其他方式的效果又不太好,主要是因為LSTM只能抓住高層次的模糊信息,不能抓住細粒度的運動信息 ...
來自MSRA視覺計算組,發表在CVPR2017上。這篇文章提出了一個結合光流的快速視頻目標檢測和視頻語義分割方法。 motivation 在視頻流的每一幀上用CNN計算特征太慢 ...
背景React15 react核心思想: 內存中維護一顆虛擬DOM樹,數據變化時(setState),自動更新虛擬DOM,得到一顆新樹,然后diff新老虛擬DOM樹,找到有變化的部分,得到一個ch ...
Collaborative Spatioitemporal Feature Learning for Video Action Recognition 摘要 時空特征提取在視頻動作識別中是一個非常重要的部分。現有的神經網絡模型要么是分別學習時間和空間特征(C2D),要么是不加控制地聯合學習時間 ...
Residual Attention 文章: Residual Attention: A Simple but Effective Method for Multi-Label Recognition, ICCV2021 下面說一下我對這篇文章的淺陋之見, 如有錯誤, 請多包涵指正. 文章 ...