摘要：視頻流的爆炸性增長(zhǎng)給以高準(zhǔn)確度和低計(jì)算成本進(jìn)行視頻理解帶來(lái)了挑戰(zhàn)。 傳統(tǒng)的2D CNN在計(jì)算上便宜款筑，但無(wú)法捕獲時(shí)間關(guān)系。 基于3D CNN...

摘要：針對(duì)視頻中的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)集惋，我們提出了一種基于軟注意力的模型黔宛。 我們使用具有長(zhǎng)短期記憶（LSTM）單元的時(shí)空深度多層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）榔组。...

摘要：時(shí)間關(guān)系推理是指隨著時(shí)間的推移將對(duì)象或?qū)嶓w有意義的轉(zhuǎn)換聯(lián)系起來(lái)的能力鱼填，這是智能物種的基本屬性药有。在本文中，我們介紹了一種有效且可解釋的網(wǎng)絡(luò)模...

摘要：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）已廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別問(wèn)題苹丸，給出了有關(guān)識(shí)別愤惰，檢測(cè)，分割和檢索的最新結(jié)果赘理。在這項(xiàng)工作中宦言，我們提出并評(píng)估了幾種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

摘要：我們研究了使用CNN提取人體動(dòng)作識(shí)別整個(gè)視頻的特征表示問(wèn)題。由于GPU內(nèi)存的限制感憾，目前整個(gè)視頻尚無(wú)法進(jìn)行CNN/RNN的端到端學(xué)習(xí)蜡励，因此一...

摘要：深度卷積網(wǎng)絡(luò)在靜態(tài)圖像的視覺(jué)識(shí)別方面取得了巨大的成功令花。 但是阻桅，對(duì)于視頻中的動(dòng)作識(shí)別凉倚，相對(duì)于傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢(shì)并不是那么明顯。 本文旨在設(shè)計(jì)有效...

最近幾天做視頻數(shù)據(jù)集的時(shí)候要用到tensorflow2的gpu訓(xùn)練版本杏糙，要安裝對(duì)應(yīng)版本的cuda和cudnn，網(wǎng)上的教程五花八門(mén)蚓土，我嘗試了很多論...

摘要： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvNets）在基于視頻的動(dòng)作識(shí)別方面提出了不同的解決方案用于合并外觀信息和運(yùn)動(dòng)信息宏侍。我們研究了多種在空間和時(shí)間上融...