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 fibers 間的信息流引入多路器模塊。 Result:比I3D和R(2+1)D分別少9倍,13倍的計算 ...
Multi Agent Reinforcement Learning Based Frame Sampling for EffectiveUntrimmed Video Recognition ICCV oral : : Paper:https: arxiv.org abs . . Backgroud and Motivation: 本文提出一種基於多智能體強化學習的未裁剪視頻識別模型,來自適應的 ...
2019-08-01 13:11 0 510 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 fibers 間的信息流引入多路器模塊。 Result:比I3D和R(2+1)D分別少9倍,13倍的計算 ...
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 ...
Github:https://github.com/openai/multiagent-particle-envs 論文Blog:Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments - 窮酸秀才大艹包 ...
目錄 1 Informativeness 2 Representativeness 3 Diversity 3.1 Global considerati ...
Proposition 1 一、摘要 文章探索了多智能體(multi-agent)領域的強化 ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! ADVANCES IN NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS 30 (NIPS 2017), (2017): 6379-6390 代碼分析(Blog):Multi-Agent ...
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卷積網絡 卷積網絡用三種結構來確保移位、尺度和旋轉不變:局部感知野、權值共享和時間或空間降采樣。典型的leNet-5如下圖所示: C1中每個特征圖的每 ...