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)我纪。 傳統(tǒng)的2D CNN在計(jì)算上便宜都毒,但無(wú)法捕獲時(shí)間關(guān)系。 基于3D CNN的方法可以實(shí)現(xiàn)良好的性能圾结,但計(jì)...

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)我纪。 傳統(tǒng)的2D CNN在計(jì)算上便宜都毒,但無(wú)法捕獲時(shí)間關(guān)系。 基于3D CNN的方法可以實(shí)現(xiàn)良好的性能圾结,但計(jì)...
摘要:針對(duì)視頻中的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)单雾,我們提出了一種基于軟注意力的模型爸舒。 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)羡棵。我們的模型學(xué)會(huì)了選擇性地關(guān)注視...
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)的能力壹若,這是智能物種的基本屬性。在本文中皂冰,我們介紹了一種有效且可解釋的網(wǎng)絡(luò)模塊店展,即時(shí)間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)(TRN),...
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)題秃流,給出了有關(guān)識(shí)別赂蕴,檢測(cè),分割和檢索的最新結(jié)果舶胀。在這項(xiàng)工作中概说,我們提出并評(píng)估了幾種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu),以嘗試在更長(zhǎng)的時(shí)間段...
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)題嚣伐。由于GPU內(nèi)存的限制糖赔,目前整個(gè)視頻尚無(wú)法進(jìn)行CNN/RNN的端到端學(xué)習(xí),因此一種常見(jiàn)的做法是使用采樣幀作為輸...
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纤控。 但是挂捻,對(duì)于視頻中的動(dòng)作識(shí)別碉纺,相對(duì)于傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢(shì)并不是那么明顯船万。 本文旨在設(shè)計(jì)有效的ConvNet架構(gòu)來(lái)進(jìn)行視頻...
摘要:深度卷積網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在靜態(tài)圖像目標(biāo)識(shí)別中取得了了的巨大成功。 但是骨田,對(duì)于視頻的動(dòng)作識(shí)別耿导,深度卷積網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)不是那么明顯。 我們認(rèn)為這樣子的結(jié)果可能有兩個(gè)原因态贤。 首先舱呻,與圖像...
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,要安裝對(duì)應(yīng)版本的cuda和cudnn,網(wǎng)上的教程五花八門(mén)箱吕,我嘗試了很多論壇的方法芥驳,有些能用有些不可以(...
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。我們研究了多種在空間和時(shí)間上融合ConvNet結(jié)果的方法茬高,以...