May, 2023

端到端学习对于健身活动识别是否足够？

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TL;DR通过一项健身活动视频的完全标注数据集，本文证明了基于原始像素的端对端学习方法可以与基于姿势估计的先进动作识别软件管道媲美，并且可以支持实时的重复计数等具有时间细粒度的任务。
发现论文，激发创造
  • 行动之前先展望：通过预测运动效果进行端到端主动识别

    通过训练循环神经网络模型的运动策略，结合学习预测代理在移动中对环境的影响，我们成功实现了主动学习视觉识别，并提高了识别性能。

    Apr, 2016

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 使用深度学习方法和单帧 CNN 及卷积 LSTM 进行人类活动识别

    本文探讨了基于深度学习的两种方法 —— 单帧卷积神经网络和卷积长短时记忆，以实现从视频中识别人类行为，同时在 UCF50 数据集和实验数据集上对两个模型进行了评估，结果表明单帧 CNN 模型的准确性优于卷积 LSTM 模型。

    Apr, 2023

  • 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

  • 基于人体姿势的深度学习估计、跟踪和动作识别：综述

    该论文综述了基于深度学习的姿势分析应用，包括姿势估计、姿势跟踪和动作识别，并讨论了现有技术的优势和局限性，重点介绍了将这三个任务整合到视频序列的统一框架中的方法，并探讨了相关挑战和未来研究方向。

    Oct, 2023

  • 基于批处理的自拍照片流活动识别重访

    利用可穿戴相机的图像数据，结合卷积神经网络和递归神经网络的优点，提出了一种基于批量处理的系统来识别 21 种日常活动，准确率达 89.85％，优于现有的端到端方法。

    Oct, 2017

  • 视频帧瞥片段的端到端动作检测学习

    该研究提出了一种直接预测动作时间边界的完全端到端的方法，其中模型作为一个基于循环神经网络的智能体与视频交互，并使用 REINFORCE 来学习决策策略，取得了 THUMOS'14 和 ActivityNet 数据集的最先进结果。

    Nov, 2015