Aug, 2016

视频分类的高效双流动态和外观 3D 卷积神经网络

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TL;DR本研究提出基于 3D 卷积神经网络的新型深度学习模型，可以更快速和准确地进行动作和运动表示，进一步整合光流特征从而获得更准确的结果。
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发现论文，激发创造
  • 用于视频动作识别的双流卷积神经网络

    本文提出了一种基于深度卷积神经网络的两通道 ConvNet 架构，结合了空间和时间网络，利用稀疏光流信息进行训练并使用多任务学习提高模型性能，成功地提高了视频动作识别的准确率。

    Jun, 2014

  • 用于 3D 视频中动作识别的双流 RNN/CNN

    本论文提出了一种通过将循环神经网络和卷积神经网络相结合运用于动作识别的算法，通过 SVM 对特征进行分类，实验结果表明，在标准数据集上，该算法提高了 14% 的识别率。

    Mar, 2017

  • D3D: 视频动作识别的精简三维网络

    该论文研究了使用 3D CNNs 进行动作识别时，使用两个网络（时空流和时间流）的效果，并发现在时间流中存在动作表示，但其在时空流中缺失；另外也展示了如何通过引入蒸馏方法，将时空流中缺失的动作信息膨胀输出，进而提高 3D CNNs 的准确率。

    Dec, 2018

  • 隐式双流卷积网络用于行为识别

    本文提出了一种新的卷积神经网络结构，名为隐式双流卷积神经网络。它可以以端到端的方式处理视频帧并预测动作类别，而不需要显式计算光流，因此速度快于传统方法。实验证明，该方法在四个具有挑战性的动作识别数据集中表现显著优于上一个最佳的实时方法。

    Apr, 2017

  • 评估两流 CNN 用于视频分类

    该论文以深度学习为基础，通过研究网络架构、模型融合、学习参数和最终预测方法等等选项对视频分类进行了深入研究，并在两个流行的视频分类基准测试中获得了竞争力极强的结果。

    Apr, 2015

  • 增强型运动向量卷积神经网络实时动作识别

    通过用运动矢量直接代替计算光流来加速双流架构，然后通过初始化转移、监督转移和它们的组合，将光流 CNN 中学习的知识转移到运动矢量 CNN 中，以提高后者的性能。实验结果表明，该方法的识别性能可与最先进的方法相媲美，同时处理速度比原始的双流方法快 27 倍。

    Apr, 2016

  • 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

  • 流动中起舞：双重流行动检测

    本文提出一种基于新层的双流动作检测网络，将 RGB 和光流嵌入到单个双合一流网络中，使用运动条件层从流图像中提取运动信息，然后利用运动调制层生成调制 RGB 特征的变换参数，从而提高检测准确性。

    Apr, 2019

  • 一种高效的用于视频行为 / 物体分割的 3D 卷积神经网络

    本研究提出一种基于卷积神经网络（CNN）的 3D 编码器 - 解码器风格方法来同时汇集空间和时间信息从而用于视频物体分割和视频行为分割，测试结果表明该方法比现有技术具有更高的性能表现。

    Jul, 2019

  • 重构运动表示：使用 3D ConvNets 剩余帧进行更好的动作识别

    本文提出了一种使用残差帧来提取运动特征的快速且有效的方法，通过将 RGB 帧替换为残差帧，从而取得了在 UCF101 和 HMDB51 数据集上 20.5% 和 12.5% 的准确率提升，在三个基准数据集上，我们的两步解决方案达到了比那些使用额外的光流方法更好或相当的性能，特别是在 Mini-kinetics 数据集上表现优异，表明残差帧是提取运动特征的良好补充。

    Jan, 2020