原文:SlowFast Networks for Video Recognition

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:

查看詳情

Multi-Fiber Networks for Video Recognition (MFNet)

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 ...

Tue Oct 16 06:58:00 CST 2018 0 1716
Deep Feature Flow for Video Recognition

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 ...

Sun Mar 24 23:12:00 CST 2019 0 1065
Collaborative Spatioitemporal Feature Learning for Video Action Recognition

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 ...

Wed Aug 07 17:11:00 CST 2019 0 736
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM