Aug, 2019

移动视频动作识别

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TL;DR本文研究了在移动设备上的视频动作识别任务，提出了一个基于 MobileNetV2 和 Temporal Trilinear Pooling (TTP) 模块的方法，使用多种模态处理压缩视频，并进行了效率测试，结果表明我们的模型在移动设备上可以实现 40FPS 的识别速度，且在模型大小和时间消耗方面表现优异。
发现论文，激发创造
  • 深度视频动作识别的全面研究

    本文综述了 200 多篇关于视频动作识别的深度学习论文，介绍了 17 个影响模型设计的数据集和深度学习模型的发展历程，包括深度学习适应、双流网络、3D 卷积核和计算效率模型，并对几种方法在典型数据集上进行了基准测试，最后，讨论了视频动作识别面临的问题和未来的研究机会。

    Dec, 2020

  • 无遗漏：全视频动作识别

    通过对视频帧进行时间聚类，提出了一种全视频行为识别方法，相较于现有的基于帧采样的方法效果更好，同时由于采用了时空局部聚类和快速的哈明距离计算方法使其训练高效。

    Mar, 2021

  • 探索视频动作识别中的可解释性

    我们提出了一个用于研究动作识别假设并定量测试的框架，从而推进视频动作识别中深度神经网络的可解释性研究。

    Apr, 2024

  • 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

  • 深度视频动作识别中的骨干网络调查

    该论文综述了基于深度神经网络的几种动作识别方法，包括两流网络、三维卷积网络和基于 Transformer 的方法，并提供了客观的观点以供未来研究参考。

    May, 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

  • 视频人体动作识别中的深度神经网络：综述

    本篇论文研究了基于视频的人体行为识别任务，通过比较现有的深度学习框架（尤其是视频动作识别的表现）和机器学习框架，提出了多项新颖的研究方案。

    May, 2023

  • 动作识别：从静态数据集到移动机器人

    通过利用 “提议（proposals）” 方法生成行为区域的模型训练，能够在无约束视频中实现人的行为识别，无论是否存在摄像头运动；该方法在两个新的数据集中取得了超越最先进技术的性能，同时在异常行为检测场景中取得较高的成功率。

    Jan, 2017

  • 三流网络用于增强动作识别

    该论文提出了两种基于 CNN 的体系结构，包括三种流，可以分别捕捉不同速率的空间和时间信息，并使用双向 LSTM 和注意力机制进一步提高模型性能，实现了人类动作识别任务的最先进表现。

    Apr, 2021

  • 动作机器：重新思考裁剪视频中的动作识别

    本文提出了一种名为 Action Machine 的基于人物框架的行为识别方法，通过将 Inflated 3D ConvNet (I3D) 与人体姿态估计和基于姿态的行为识别相结合，实现了在裁剪视频中的高性能行为识别，并在多个数据集上取得了 State-of-the-Art 的表现。

    Dec, 2018