Nov, 2019

深度图像到视频自适应融合网络用于动作识别

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TL;DR本文提出了 Deep Image-to-Video Adaptation and Fusion Networks (DIVAFN) 模型，通过跨媒介学习和特征融合，将图像的知识迁移到视频中，用来增强视频动作识别的性能。实验证明，该方法在四种真实数据集上表现出色，超越了一些领域适应和动作识别方法。
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发现论文，激发创造
  • 网络图像的注意力转移用于视频识别

    通过利用弱监督网络图像，提出了一种能够将图像转移到视频领域的深度学习分类器，使用 Siamese EnergyNet 网络结构来优化空间注意力图的能量函数，解决了基于网络图像训练的分类器到视频上显著下降的问题。

    Aug, 2017

  • 无标签视频中人脸识别的无监督域适应

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    Aug, 2017

  • 动作识别的深度卷积特征多核学习

    采用多核支持向量机和多流深度卷积神经网络相结合的方法，在多个方面如摄像机视角、视频质量等具有挑战性的 HMDB-51 数据集上，实现了接近最先进技术的 51 种活动识别问题的性能，同时也表现出人类级别的视觉理解能力，并且结合了改进的稠密轨迹和多跳特征叠加等人工手工制造特征补充了性能。

    Jul, 2017

  • 学习跨模态对比特征以实现视频领域自适应

    设计了一个针对视频数据的统一框架，同时规范化跨模态和跨领域特征表示，通过对 UCF、HMDB 和 EPIC-Kitchens 等领域适应性行动识别基准数据集的实验，证明了方法的有效性。

    Aug, 2021

  • 基于深度引导自适应元融合网络的少样本视频识别

    通过使用深度信息作为场景的载体，并使用多个非严格对应的深度片段合成新的实例，以及提出了一种新颖的深度引导自适应实例标准化 (DGAdaIN) 融合模块，本文提出了一种自适应元融合网络，用于解决少样本视频识别的问题。

    Oct, 2020

  • 动态推理：一种新的高效视频动作识别方法

    本文提出了一种动态推断方法，从网络深度和输入视频帧数的角度来提高推断效率，通过在输入帧和计算图的深度之间建立将预测模块放置在预先选择的检查点上，并按照预定义的路径逐步在网格上进行推断，可在中途进行预测和提前停止。通过实例化三个动态推断框架并使用两个知名的骨干卷积神经网络，证明了新方法的优越性。

    Feb, 2020

  • RGB+D 视频中的行为识别深度多模态特征分析

    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。

    Mar, 2016

  • 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

  • ActNetFormer：半监督视频动作识别的 Transformer-ResNet 混合方法

    提出了一种使用跨体系伪标签与对比度学习的半监督行为识别方法，其中结合 3D 卷积神经网络（3D CNN）和视频变换器（VIT）的独特方法能够有效捕捉行为的局部和全局上下文信息，从而在标记数据的一小部分情况下实现了卓越的性能。

    Apr, 2024

  • 通过从网络图像的域转移，在视频中对细粒度动作进行时间本地化

    本研究采用弱监督和跨领域转移学习的方法，结合深度卷积神经网络和长短时记忆网络，实现从未剪辑的网络视频中，对于精细的动作定位识别，并使用大量的数据集如 FGA-240 和 THUMOS 2014，得到了令人信服的结果。

    Apr, 2015