Apr, 2017

隐式双流卷积网络用于行为识别

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TL;DR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。
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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

  • 基于双流流程引导的卷积注意力网络用于动作识别

    本文提出了一种用于视频动作识别的两流光流引导卷积注意网络模型，通过正确补偿相机运动，可以用光流来引导关注人类前景，从而防止背景干扰，得到了良好的性能表现。

    Aug, 2017

  • 视频分类的高效双流动态和外观 3D 卷积神经网络

    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。

    Aug, 2016

  • ActionFlowNet：学习动作表示以进行动作识别

    我们提出了一种多任务学习模型 ActionFlowNet，将外部光流数据输入到卷积神经网络中，同时训练网络以从原始像素中直接识别动作和估计光流，从而捕捉单个模型中的外观和运动信息，提高动作识别准确率。

    Dec, 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

  • 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

  • 视频数据中人类行为识别的深度学习方法

    通过对深度学习模型的全面分析，这项研究揭示了卷积神经网络、循环神经网络和两流卷积神经网络在人体动作识别中的优势和性能差异，并强调了综合模型在实现强大的人体动作识别方面的潜力和优化的研究方向。

    Mar, 2024

  • 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

  • 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

  • 构建良好实践以用于非常深的双流 ConvNets

    本研究针对深度学习在静态图像中的分类问题做了深入探讨，分析了在视频领域中，深度学习模型较浅，训练集过小的问题。该研究通过设计更深的模型，采用多种好的训练方法，得到了 91.4% 的 UCF101（一份视频数据集）分类精度。

    Jul, 2015