2d cnn | BriefGPT - AI 论文速递

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AAAI学习全面的运动表示以进行动作识别
本研究提出了基于 2D CNN 的动作识别方法 (CMR)，通过引入 CME 和 SME 两个 motion enhancement 模块，分别从通道和空间维度上对动态信息进行加强，进一步提高了识别准确率。在 Something-Somet
PDF3 years ago
ECCV3D MRI 图像动态图像用于阿尔茨海默病分类
本文介绍一种使用 2D CNN 架构对 3D MRI 图像进行阿尔茨海默病分类的方法，使用近似排名池化将 3D MRI 图像转换为 2D 图像进行分类，实验结果表明，相对基线 3D 模型，我们提出的 CNN 模型在阿尔茨海默病分类上获得了更
PDF4 years ago
动作识别的时间分离表征学习
本研究通过设计渐进式增强模块（PEM）和创建时间多样性损失（TD Loss）两种方法，以解决将 2D CNN 应用于视频分析中出现的重复和冗余信息利用问题，并在 Something-Something V1 和 V2 等基准时间推理数据集上
PDF4 years ago
TrajectoryNet: 一种新的用于人类运动预测的时空特征学习网络
本文提出一种基于 2D CNN 的新网络 TrajectoryNet，用于预测轨迹空间中未来的姿势，重点在于对先前姿势序列的耦合时空特征、局部全局空间特征和全局时间共现特征的建模，实验结果表明所提出方法在 3 个基准测试上达到了最先进的效果
PDF5 years ago
ICCVTSM: 高效视频理解的时间位移模块
该论文提出了一种基于 Temporal Shift Module 的 2D CNN 模型，既具有 3D CNN 的性能又保持了 2D CNN 的计算复杂度，并将该模型扩展至在线设置中，实现实时低延迟的在线视频识别和视频对象检测。该模型在 S
PDF6 years ago