Mar, 2015

基于时间金字塔池化的卷积神经网络用于动作识别

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TL;DR该论文提出了一种新的网络结构，可以允许任意数量的帧作为网络输入，并采用编码层、时空金字塔池化层和特征拼接层解决了 CNN 在视频分类中帧数不定的问题，实验结果表明该方法在使用更少的训练数据时能超越同类方法。
convolutional neural networksvideo-based action recognitiontemporal pyramid pooling layerfeature concatenation layersmall target dataset
发现论文，激发创造
  • 视频动作识别的时空金字塔网络

    提出了一种新的空时金字塔网络，将空间和时间特征以金字塔结构融合，从而加强彼此。使用紧凑的双线性运算符实现高效训练的双线性融合操作，最终网络在标准视频数据集上取得了最先进的结果。

    Mar, 2019

  • 动作识别的端到端视频级表示学习

    本研究提出深度网络与时域金字塔池化方法（DTPP）作为一种端到端的视频级表征学习方法，用于解决部分观察训练、无端对端学习、单一时间尺度建模等问题，在 UCF101 和 HMDB51 这两个具有挑战性的视频动作数据集上均取得最先进的表现。

    Nov, 2017

  • 基于卷积双流网络融合的视频动作识别

    为了最好地利用时空信息，我们研究了在空间和时间上融合 ConvNet 塔的多种方法，并发现在卷积层融合空间和时间网络而不是在 softmax 层融合可以大大减少参数。我们提出了一种新的 ConvNet 架构，以融合视频片段的空时信息，并在标准基准测试中评估了其性能，该架构达到了最先进的结果。

    Apr, 2016

  • 时序段网络：深度动作识别的良好实践

    本文提出了一种新的视频动作识别框架 - TSN，并探究了在时间段网络的帮助下学习 ConvNet 模型的一系列良好实践策略。实验结果表明，本方法在 HMDB51（69.4%）和 UCF101（94.2%）数据集上取得了最先进的性能。我们还可视化了学习到的 ConvNet 模型，定性展示了时间段网络和所提出良好实践的有效性。

    Aug, 2016

  • 时序卷积网络：行动分割的统一方法

    提出了一种统一的时间卷积网络方法，可以逐层捕捉低、中、高层次时间尺度上的关系，在三个公共操作分割数据集上以视频或传感器数据实现了优越或竞争性能，并且可以在较短时间内训练完成。

    Aug, 2016

  • 动作识别的时间分离表征学习

    本研究通过设计渐进式增强模块（PEM）和创建时间多样性损失（TD Loss）两种方法，以解决将 2D CNN 应用于视频分析中出现的重复和冗余信息利用问题，并在 Something-Something V1 和 V2 等基准时间推理数据集上取得 2.4％和 1.3％的性能改进，同时在大规模数据集 Kinetics 上也 witness 了超过基于 2D-CNN 的现有技术的性能提升。

    Jul, 2020

  • 基于图像卷积神经网络特征的动作识别

    本文介绍一种基于卷积神经网络的层级模型，用于动作识别任务。该模型采用最后一层卷积神经网络的输出特征作为基础，并设计了一个层级结构来捕获视频中的时间变化。同时，作者引入了一种用于提取视频关键帧的方法，从而提高了模型的性能表现。通过在多个动作数据集上的实验结果表明，该方法在动作识别任务上取得了优越的性能表现。

    Dec, 2015

  • 行动识别的长期时间卷积

    通过使用长时序卷积神经网络和高质量的光流估计，该研究获得了 UCF101 和 HMDB51 数据集上最先进的人类动作识别结果，具备良好的行为表示和准确性。

    Apr, 2016

  • 动作识别的时间金字塔网络

    提出了一种特征层面上的通用时间金字塔网络（Temporal Pyramid Network），可以在 2D 或 3D 骨干网络中灵活地进行插拔式集成，通过构建功能层次结构来捕捉不同节奏的动作实例，并在几个行动识别数据集上显示出比其他具有挑战性的基线更为一致的改进。

    Apr, 2020

  • 基于骨骼的动作识别的双流三维卷积神经网络

    本文利用 3D CNN 提取基于骨架的动作识别的时空信息与深度特征，探讨其与 RNN 的互补性和噪声下的鲁棒性，并在 SmartHome 数据集和 NTU RGB-D 数据集上获得优异的表现。

    May, 2017