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视频中动作检测和分割的端到端 3D 卷积神经网络
本研究提出了一种用于视频中动作检测和分割的端到端 3D CNN，利用 3D 卷积特征识别和定位动作，通过平分视频为若干部分，生成不同段落的膜状提议，然后把不同段的提议联系在一起，通过上下文信息实现视频物体分割和动作检测。
PDF7 years ago
时域三维卷积神经网络：视频分类的新架构和迁移学习
该研究论文提出了一种基于 3D CNN 和新颖的神经网络结构，可以使视频分类和人类行为识别的准确性优于现有技术，并通过迁移学习的技巧从二维卷积神经网络中转移知识来改善三维卷积神经网络的训练效果。
PDF7 years ago
CVPRV2V-PoseNet：从单深度图中准确预测三维手部和人体姿态的体素到体素预测网络
本文提出了一种基于 3D CNN 的手部和人体姿态估计方法，通过使用立方体栅格并为每个关键点估计每个体素的可能性来将问题转化为体素到体素的预测，并克服了 2D 深度图中的透视畸变和非线性映射等缺点，实现了较高的准确性和实时性
PDF7 years ago
基于骨骼的动作识别的双流三维卷积神经网络
本文利用 3D CNN 提取基于骨架的动作识别的时空信息与深度特征，探讨其与 RNN 的互补性和噪声下的鲁棒性，并在 SmartHome 数据集和 NTU RGB-D 数据集上获得优异的表现。
PDF7 years ago
基于 3D CNN 多任务学习的肺结节风险分层
本研究提出一种基于 3D CNN 的肺结节分类策略，在训练中使用了迁移学习和多任务学习方法，针对肺癌诊断中的风险分层问题，取得了最先进的成果。
PDF7 years ago
紧凑型卷积神经网络用于自我中心视频索引
本文提出了一种用于长期活动识别的紧凑型 3D 卷积神经网络（CNN）体系结构，通过使用稀疏光流体积作为输入，就能分类相机佩戴者的活动，从而实现了对非结构化第一人称视角视频的时间分割和分类，分类准确度达到 89％，并超过当前最先进技术 19％
PDF9 years ago