Aug, 2023

视频 BagNet：短时空感受野提高长期行为识别的鲁棒性

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TL;DR通过缩小行动识别模型的时间感受野，作者发现短时间感受野可以提高模型对子行动顺序变化的鲁棒性。
long-term video action recognition3d-convolutional modelstemporal modelingtemporal receptive fieldsub-action order
发现论文，激发创造
  • 全局到局部：视频动作分割的高效结构搜索

    探讨如何通过全局到局部的搜索方案寻找更好的时域接收场结合模式以替代手工设计模式，并在现有的动作分割方法中实现最先进的性能。

    Jan, 2021

  • RF-Next：卷积神经网络高效感受野搜索

    本研究提出了一种全局到本地的搜索方案，探索更好的感受野组合以提高任务性能，通过将感受野搜索插入不同的模型中，如对象检测、实例分割等，提高了模型性能，源代码公开可用。

    Jun, 2022

  • 视频行为识别模型的大规模稳健性分析

    本文对现有的视频动作识别模型进行大规模的复杂性分析，提供了不同的基准数据集，并研究了现有模型对 90 种不同扰动的鲁棒性，结果表明，基于 Transformer 的模型相对于基于 CNN 的模型更具鲁棒性。

    Jul, 2022

  • 大小网络与深度时间聚合学习高效视频表示

    本文介绍了一种基于低分辨率帧和高分辨率帧的轻量级、节省内存的行动识别架构，通过 FLOPs 降低 3~4 倍，内存使用降低 2 倍，利用提出的时间聚合模块来模拟视频中的时间依赖性。该模型在多项行动识别基准测试中表现良好。

    Dec, 2019

  • 行动识别的长期时间卷积

    通过使用长时序卷积神经网络和高质量的光流估计，该研究获得了 UCF101 和 HMDB51 数据集上最先进的人类动作识别结果，具备良好的行为表示和准确性。

    Apr, 2016

  • 用于行为识别的异步时间场

    提出了一种基于完全连接的时间条件随机场模型，用于推理各个活动方面，包括对象、动作和意图，其中潜在函数由深层网络预测；而异步变分推理方法使得高效的端到端训练成为可能，该方法在 Charades 基准测试中达到了 22.4％的分类 mAP，超过了现有技术 (17.2％mAP)。

    Dec, 2016

  • 深度卷积神经网络中感受野作为正则化器的应用 --- 声学场景分类

    本文研究了卷积神经网络在音频处理任务中的表现。通过对 Receptive Field 的分析，发现 RF 对模型的泛化能力很重要。通过系统地调整 CNNs 中的 RF，可以让深层模型表现得更好。

    Jul, 2019

  • 准确快速物体检测的感受野块网络

    本文提出了一种使用手工机制来强化轻量级特征的快速准确检测器，通过在轻量模型特征增强方面受视觉系统中感受野结构的启发，提出了一种新的 RF Block 模块来增强特征的可区分性和鲁棒性，并在 SSD 顶部组装 RFB，构建了 RFB 网络检测器，实验证明 RFB 网络能够在保持实时运行速度的情况下达到先进的深度检测器的性能水平。

    Nov, 2017

  • 重新思考 Faster R-CNN 架构，用于时间段行为定位

    介绍了基于 Faster R-CNN 的 TAL-Net 方法，通过多尺度架构、适当扩展感受野、多流特征融合等方式改进了视频中的时间动作定位，实现了在 THUMOS'14 目标检测基准和 ActivityNet 挑战赛中的平均最优表现。

    Apr, 2018

  • 卷积神经网络的感受野细化可靠地提高了预测性能

    本研究提出了一种分析卷积神经网络接受野扩展的新方法，可以在训练之前预测无效图层，并优化给定架构的参数效率，证明该方法不仅可自动化进行，而且在包括 VGGNets、MobileNetV1、MobileNetV3、NASNet A（mobile）、MnasNet、EfficientNet 和 ConvNeXt 等多个常见架构中可以削减参数，在 ImageNet1K 的数据集上，所有上述模型的表现效果都有了新的最好结果。

    Nov, 2022