基于時空注意力金字塔卷積的動作識別
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：834 K
標簽： 時空注意力 動作識別 自適應(yīng)采樣
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文檔介紹：動作識別算法需要從視頻中提取空間和時域特征,，對計算存儲資源要求較高?；?D CNN的網(wǎng)絡(luò)更為輕量,，但從視頻中提取時域特征的能力較弱，動作識別性能通常受到限制,。S-TPNet提出時空金字塔模塊以獲取圖像序列的時間粒度特征,，有效提升了基于2D CNN的動作識別網(wǎng)絡(luò)的性能?；赟-TPNet,，設(shè)計了時空注意力模型以凸顯空間和時間上的重要特征。為降低輸入數(shù)據(jù)量,，通常抽取局部視頻幀作為輸入,，為降低采樣幀與整體視頻之間的不穩(wěn)定差異，設(shè)計了自適應(yīng)等間隔采樣策略,。實驗表明,，在未預(yù)訓(xùn)練的情況下，本網(wǎng)絡(luò)在UCF-101和HMDB-51數(shù)據(jù)集上分別將Top-1精度提高了5.1%和3.3%,，并且不會大幅增加所需參數(shù),。
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