一.算法详解 二.代码解析(pytorch版) 训练代码:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79058147 测试代码:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79058381…

摘要 解决问题 用CNN框架有效提取video长时序特征 在UCF101等训练集受限的情况下训练网络 贡献 TSN网络,基于长时间时序结构模型.稀疏时序采样策略,视频层监督有效学习整个视频. HMDB51(69.4%),UCF101(94.2%) 介绍 动作识别有两个重要和补充的方面 appearance和dynamic 是否有效提取了特征并充分利用了相关信息 难点:image classification的难点.提取有效特征避开这些challenge并保留分类信息 CNN的局限 CNN网络关注…

6 Predicting Dynamic Embedding Trajectory in Temporal Interaction Networks link:https://arxiv.org/abs/1908.01207 Abstract 本文提出了一种在嵌入空间中显示建模用户/项目的未来轨迹的模型JODIE.该模型基于RNN模型,用于学习用户和项目的嵌入轨迹.JODIE可以进行未来轨迹的预测.本文还提出了 t-Batch算法,利用该方法可以创建时间相同的batch,并使训练速度提高9倍.…

13 A Data-Driven Graph Generative Model for Temporal Interaction Networks link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10272483&hl=zh-TW&sa=X&ei=HCmOYrzrJ8nFywSFg47QCw&scisig=AAGBfm08x5PFAPPWh_nl6CoU…

14 TEMPORAL GRAPH NETWORKS FOR DEEP LEARNING ON DYNAMIC GRAPHS link:https://scholar.google.com.hk/scholar_url?url=https://arxiv.org/pdf/2006.10637.pdf%3Fref%3Dhttps://githubhelp.com&hl=zh-TW&sa=X&ei=oVakYtvtIo74yASQ1Jj4AQ&scisig=AAGBfm0bNv…

Action Recognition: 行为识别,视频分类,数据集为剪辑过的动作视频 Temporal Action Detection: 从未剪辑的视频,定位动作发生的区间,起始帧和终止帧并预测类别 难点 1: 边界不明确(助跑跳远,上篮,高尔夫挥杆) 2: 如何利用时序信息 3: 时序跨度大(Activitynet:1s — 200s) 上图为模型框架,用temporal actionness grouping算法提取proposal后进行上下文信息的金字塔池化,后接两个级联分类器分别是完整…

一.问题描述:      二.相关工作: 三.方法描述: 四.实验及结果…

BigCowPeking的CSDN博客 https://blog.csdn.net/wfei101/article/category/7120809 Low Rank Structure of Learned Representations 解读:牛津大学神经网络新训练法:低秩结构增强网络压缩和对抗稳健性 http://3g.163.com/dy/article/DGVMMFO40511FERQ.html ON LARGE-BATCH TRAINING FOR DEEP LEARNING: GE…

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 动态人体骨架模型带有进行动作识别的重要信息,传统的方法通常使用手工特征或者遍历规则对骨架进行建模,从而限制了表达能力并且很难去泛化. 作者提出了一个新颖的动态骨架模型ST-GCN,它可以从数据中自动地学习空间和时间的patterns,这使得模型具有很强的表达能力和泛化能力. 在Kinetics和NTU-RGBD两个数据集上a…

1.2014.Two-stream convolutional networks for action recognition in videos 两个流:空间流做single frame,时间流做multi-frame对稠密光流做CNN处理.两个流分别经过softmax后做class score fusion,(平均法 or SVM). 2.2015.Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets 空间流3 channel,时间…