Mar, 2016

RGB+D 视频中的行为识别深度多模态特征分析

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TL;DR本文提出一种新的深度自编码器共享特定特征分解网络，将多模态信号分解成一系列组件，进而结合特征结构提出了一种结构化稀疏学习机以获得更好的分类性能，实验证明该方法在动作识别方面最先进。
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发现论文，激发创造
  • 工业场景中的主体视角 RGB + 深度行为识别

    我们的研究集中在认识行为，特别是来自以自我为中心视角的行为，并结合深度模态从工业环境中识别行为。针对现实世界中多模态行为发生的困难，我们提出了一种训练策略，并通过后期融合来结合来自每种模态的预测，这在 MECCANO 数据集上明显优于先前的工作，并在 ICIAP 2023 的多模态行为识别挑战中获得第一名。

    Sep, 2023

  • 深度视频中的多模态多部分学习与动作识别

    提出了一种基于结构稀疏性的联合稀疏回归学习方法，利用来自稀疏部位集的多模态特征的组合将每个动作建模为结构稀疏性，以此来表示各个部位的动态和外观。

    Jul, 2015

  • 跨域多模态 RGB-D 场景识别

    本文提出了一种自适应景观识别方法，该方法使用 RGB 和深度图像之间的自监督转换，以解决多模态数据集之间的领域转移问题，并证明其在不同相机采集的数据之间具有很强的泛化能力。

    Mar, 2021

  • 多流网络的模态蒸馏用于动作识别

    本研究提出了一种新的多模态视频动作识别方法，利用 RGB 数据以外的深度数据进行训练，在测试时利用 RGB 数据进行分类，通过精简网络来进行深度特征的提取，经过实验得到了目前最佳的分类结果。

    Jun, 2018

  • 基于骨架序列和 RGB 帧的多模态特征融合网络用于动作识别

    本文研究动作识别，提出一种基于多模态特征融合网络的方法，将骨架序列和 RGB 帧的关键信息相结合，以此保留补充信息的同时大大降低了其网络的复杂性。实验表明，所提出的模型能够与现有最先进的方法相比取得竞争性的表现。

    Feb, 2022

  • RGB-D 行动识别的深度聚合网络协同训练

    提出了一种利用多种异构源中的联合信息的新型深度神经网络训练范式。具体来说，在基于 RGB-D 的动作识别任务中，它会在 RGB 视觉特征和深度特征上合作训练单个卷积神经网络（命名为 c-ConvNet），并深度聚合这两种特征进行动作认证。

    Dec, 2017

  • DVANet：多视角行为识别中视角和动作特征的解耦合

    提出一种新颖的多视图动作识别方法，通过可学习的变换器解码查询和两个监督对比损失将学习到的动作特征与视图信息分离，从而显著提高了多视图动作识别的性能。

    Dec, 2023

  • 视频动作分类的互模态学习

    本研究探讨了将集成学习应用于单个模型的各种方法，通过适当的初始化和相互学习等策略增强单模态模型，达到了在 Something-Something-v2 基准测试中的最优结果。

    Nov, 2020

  • 基于多模态注意力融合的 RGB - 深度图像语义分割模型

    本文提出了一种有效的编码器 - 解码器模型和基于注意力的融合模块，以集成 RGB-Depth 图像的特征，从而提高语义分割的精度和计算效率。实验结果表明，该模型在计算成本和模型大小方面大大超越了现有的最先进模型，并且在准确性方面具有良好的性能。

    Dec, 2019

  • 多模式教师教授的学生为优秀的动作识别者

    本文致力于通过多模态蒸馏的方式，提高仅以 RGB 帧为输入的多模态方法在行动识别方面的性能。实验表明，该方法在标准 / 组合行动识别中均明显优于基线 RGB 模型以及联合训练多种模态的方法。

    Oct, 2022