论文标题:基于 3D 卷积神经网络的行为识别算法研究 来源/作者机构情况: 中  国  地  质  大  学(北京),计算机学院,图像处理方向 解决问题/主要思想贡献: 1. 使用张量CP分解的原理,把3D的filter变成了三个方向的1D卷积核 2.提出了三种方式的卷积 成果/优点: 运行速度大大提升 缺点: 反思改进/灵感: ############################################################# 论文主要内容与关键点: 1. 2. 3. 4…

简介: 这是一片发表在TPAMI上的文章,可以看见作者有余凯(是百度的那个余凯吗?) 本文提出了一种3D神经网络:通过在神经网络的输入中增加时间这个维度(连续帧),赋予神经网络行为识别的功能. 相应提出了一种3D卷积,对三幅连续帧用一个3D卷积核进行卷积(可以理解为用三个二维卷积核卷积三张图). 3D神经网络结构图: input—>H1 神经网络的输入为7张大小为60*40的连续帧,7张帧通过事先设定硬核(hardwired kernels)获得5种不同特征:灰度.x方向梯度.y方向梯度.x方向…

基于3D卷积神经网络的人体行为理解(论文笔记) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 最近看Deep Learning的论文,看到这篇论文:3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition.比较感兴趣是CNN是怎么应用于行为理解的,所以就看看.这篇论文发表在TPAMI2013.它基本上没有公式的,论文倾于从论述角度描述它的基本方法和实现效果.另外,对于怎么去训练也没有具体的…

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11001669.html 基于卷积神经网络的人脸识别项目_使用Tensorflow-gpu+dilib+sklearn 概述 学期末了啊,,,最后这个人脸识别的项目弄完了,,有很多的不足,,很多东西都是只知道怎么用,但是不知道其背后的逻辑,,感觉自己学习东西对于那些潜意识优先级不高的就放弃了,,,emmm 这篇文章主要是大致介绍一下我们最后弄出来的人脸识别项目的成果吧,,整个项目放到了我的github,,可以直接下载…

文章目录 一.项目背景 二.数据处理 1.标签与特征分离 2.数据可视化 3.训练集和测试集 三.模型搭建 四.模型训练 五.完整代码 一.项目背景数据集cnn_train.csv包含人类面部表情的图片的label和feature.在这里,面部表情识别相当于一个分类问题,共有7个类别.其中label包括7种类型表情: 一共有28709个label,说明包含了28709张表情包嘿嘿.每一行就是一张表情包48*48=2304个像素,相当于4848个灰度值(intensity)(0为黑, 255为白)…

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发…

小蚂蚁说: ACM CIKM 2018 全称是 The 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management,会议于2018年10月22日-26日在意大利都灵省举行.CIMK 是国际计算机学会(ACM)举办的信息检索.知识管理和数据库领域的重要学术会议.本次大会目的在于明确未来知识与信息系统发展将面临的挑战和问题,并通过征集和评估应用性和理论性强的高质量研究成果以确定未来的研究方向.本篇文章分享了蚂蚁金…

一.项目说明 给定数据集train.csv,要求使用卷积神经网络CNN,根据每个样本的面部图片判断出其表情.在本项目中,表情共分7类,分别为:(0)生气,(1)厌恶,(2)恐惧,(3)高兴,(4)难过,(5)惊讶和(6)中立(即面无表情,无法归为前六类).所以,本项目实质上是一个7分类问题. 数据集介绍: (1).CSV文件,大小为28710行X2305列: (2).在28710行中,其中第一行为描述信息,即“label”和“feature”两个单词,其余每行内含有一个样本信息,即共有28709…

当我们说卷积神经网络(CNN)时,通常是指用于图像分类的2维CNN.但是,现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络,即1维CNN和3维CNN.在本指南中,我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用.我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念. 2维CNN | Conv2D 这是在Lenet-5架构中首次引入的标准卷积神经网络.Conv2D通常用于图像数据.之所以称其为2维CNN,是因为核在数据上沿2维滑动,如下图所示. 使用CNN的整体优势在于,它可以使用其核从数据中提取空间特征,而其他网…

在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中,我们对CNN的前向传播算法做了总结,基于CNN前向传播算法的基础,我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结.在阅读本文前,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法 我们首先回顾DNN的反向传播算法.在DNN中,我们是首先计算出输出层的$\delta^L$:$$\delta^L = \frac{\partial J(W,b)}{\partial z^L} = \frac{\partial J…