CVPRApr, 2019

DDLSTM：用于跨数据集行为识别的双域 LSTM

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TL;DR本文提出了一种名为双域 LSTM（DDLSTM）的神经网络结构，通过交叉污染批量归一化方法，旨在解决卷积网络和循环神经网络在领域对齐中存在的问题，在多个数据集上进行了帧级行为识别的实验，结果表明 DDLSTM 优于标准、微调、批量规范化的 LSTM。
发现论文，激发创造
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    Apr, 2017

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    Aug, 2017

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    Apr, 2015

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    Dec, 2019

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    Jun, 2021

  • 跨域三维动作识别的领域共享和目标特定特征聚类

    本文介绍一种基于 CoDT 模型的在线聚类算法来应对跨域三维动作识别问题，该算法利用了源域和目标域之间的标签数据及未标签数据，并提出了一种协同聚类策略来保证特征聚集性和伪标签的生成。

    Jul, 2022

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    Oct, 2022

  • MS-LSTM: 探索视频预测领域的时空多尺度表示

    本文介绍了一种新的视频预测模型 ——MS-LSTM，该模型采用多尺度空间和时间结构，在充分捕捉时空上下文信息方面具有高效和优秀的性能。与现有的 RNN 模型不同的是，MS-LSTM 使用 LSTMs 和不同的卷积内核设计空间和时间尺度，实现多尺度表示，有效减少了训练成本，同时取得更好的表现。

    Apr, 2023

  • 基于动作驱动的视频目标检测的时间动态图 LSTM

    本文研究了一种弱监督目标检测框架，通过使用视频和动作描述作为监督信号，并提出了一种基于时间动态图长短期记忆网络的新方法来解决视频中缺失标签等问题，并在 Charades 数据集上进行了广泛的评估，证明了该方法的优越性。

    Aug, 2017