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2D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 fibe ...
Kinetics 數據集的動作分類 對於視頻動作分類,作者采用 Kinetics 數據集,其中包含約 k 個訓練視頻數據和 k個驗證數據,共涵蓋 種動作類別。實驗結果得到 Top 和 Top 的分類准確性,單條 Slow 網絡與 SlowFast 網絡的性能對比,以及 SlowFast 網絡與 Kibetics 數據集上當前最佳模型之間的性能對比,詳細結果如下圖 ,圖 ,圖 所示。 圖 Kine ...
2018-12-26 16:50 0 1454 推薦指數:
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2D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 fibe ...
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 ...
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 ...
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d ...
Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun The 13th ...
Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos & Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets Note here ...