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

前言 在汽车领域,近几年车内网络通讯方式的变革诉求,期望能够有更高的数据传输速率,以及保证实时性的通讯方式引入.例如对于ADAS而言,传统的CAN总线已经远远不能满足其对通讯的要求,而基于车载以太网的TSN网络是一个更好的解决方案,它在保证传输带宽的同时,也保证了数据的时序.极低延时和可靠性. TSN 验证及测试环境概述 德国TSN Systems公司提供了用于TSN 测量和分析的软件工具TSN tools 以及硬件工具TSN Box,利用TSN Tools以及TSN Box,可以快速构建一个支

LeNet – 5网络 网络结构为: 输入图像是:32x32x1的灰度图像 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化层:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv2:10x10x16 池化层Pool2:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool2:5x5x16 然后将Pool2展开,得到长度为400的向量 经过第一个全连接层,

基于搜索的贝叶斯网络结构学习算法-K2 2018-04-05 19:34:18 ItsBlue 阅读数 3172更多 分类专栏: 贝叶斯网络 网络结构学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u012558945/article/details/79828434 部分内容取自:[Cooper and Herskovits, 1991] Cooper, G. and Hers

一 简介 当Docker进程启动时,会在主机上创建一个名为docker0的虚拟网桥,此主机上启动的docker容器会连接到这个虚拟网桥上.虚拟网桥的工作方式和物理交换机类似,这样主机上的所有容器就通过交换机连接在了一个二层网络中.从docker0子网中分配一个ip给容器使用,并设置docker0的ip地址为容器的默认网关.在主机上创建一对虚拟网卡veth pair设备,docker将veth pair设备的一端放在新创建的容器中,并命名为eth0(容器的网卡),另一端放在主机中,以vethxxx

论文地址:密集连接的卷积神经网络 博客地址(转载请引用):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13289045.html 前言 在计算机视觉还是音频领域,卷积神经网络(CNN)已经成为最主流的方法,比如最近的GoogLenet,VGG-19,Incepetion.时序TCN等模型.CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现,ResNet可以训练出更深的CNN模型,从而实现更高的准确度.ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”(s

视频动作定位的分层自关注网络:ICCV2019论文解析 Hierarchical Self-Attention Network for Action Localization in Videos 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Pramono_Hierarchical_Self-Attention_Network_for_Action_Localization_in_Videos_ICCV_2019_pape

ARTnet: caffe实现:代码 1 Motivation:How to model appearance and relation (motion) 主要工作是在3D卷积的基础上,提升了action recognition的准确率,没有使用光流信息,因为光流的提取速度特别慢,这可能是未来的研究趋势,该方法更不会像IDT那套方法一样计算复杂. 实验以C3D-ResNet18实现的,只以rgb为输入,训练的时候采用了TSN的稀疏采样策略.appearance分支对每帧图片提取特征(可以看作tw

Two-Stream Inflated 3D ConvNet (I3D) HMDB-51: 80.9% and UCF-101: 98.0% 在Inception-v1 Kinetics上预训练 ConvNet+LSTM:每一帧都提feature后整视频pooling,或者每一帧提feature+LSTM.缺点,忽略了时间信息,open和close door会分错. 改进C3D:比二维卷积网络有更多的参数,缺点参数量大,不能imagenet pretrain,从头训难训.input 16帧 输入

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完

视频信息 和我之前的臆想不同,视频数据不仅仅是一帧一帧的图片本身,还包含个帧之间的联系,也就是还有一个时序的信息维度,包含人的动作判断之类的任务都是要依赖动作的时序信息的 视频数据处理的两种基本方法 - 使用3D卷积网络引入时间维度:由于3D卷积网络每次的输入帧是有长度限定的,所以这种方法更倾向于关注局部(时域)信息的任务 - 使用RNN/LSTM网络系列处理时序信息:由于迭代网络的特性,它更擅长处理全局视频信息 发散:结合两种方法的新思路 上面的具体实现也未必需要3D卷积,毕竟递归网络自己已经

Skeleton-Based Action Recognition with Directed Graph Neural Network 摘要 因为骨架信息可以鲁棒地适应动态环境和复杂的背景,所以经常被广泛应用在动作识别任务上,现有的方法已经证实骨架中的关键点和骨头信息对动作识别任务非常有用.然而如何将两种类型的数据最大化地利用还没有被很好地解决. 作者将骨架数据表示成一个有向非循环图(Directed acyclic graph),该图基于自然人体的节点和骨骼的动力学依赖. 这个新颖的图结构用

Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 基于骨架的动作识别因为其以时空结合图(spatiotemporal graph)的形式模拟了人体骨骼而取得了显著的效果. 在现有的基于图的方法中,图的拓扑结构是手动设置的,而且在所有层以及输入样本中是固定不变的.这样的方法在用在有层级CNN和不同输入样本的动作识别中不是最佳的. 而且骨架中的具有更多细节和判别式信息二级结

Collaborative Spatioitemporal Feature Learning for Video Action Recognition 摘要 时空特征提取在视频动作识别中是一个非常重要的部分.现有的神经网络模型要么是分别学习时间和空间特征(C2D),要么是不加控制地联合学习时间和空间特征(C3D). 作者提出了一个新颖的neural操作,它通过在可学习的参数上添加权重共享约束来将时空特征encode collaboratively. 特别地,作者沿着体积视频数据的三个正交视图进行

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 译文 Abstract   Convolutional networks are powerful visual models that yield hierarchies of features. We show that convolutional networks by themselves, trained end-to-end, pixels-to-pixels, exceed

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

将视频插入视频:CVPR2019论文解析 Inserting Videos into Videos 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Lee_Inserting_Videos_Into_Videos_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 在本文中,本文引入了一个新的问题,即通过插入其他视频来操作给定的视频.本文的主要任务是,给定一个对象视频和一个场景视频,在场景视频中用户指定的位置插入对象视频,以使生成

[A Top-Down Approach][第一章 计算机网络和因特网] 标签(空格分隔): 计算机网络 介绍基本术语和概念 查看构成网络的基本硬件和软件组件. 从网络的边缘开始,考察在网络中运行的端系统和网络应用 探究计算机的核心,链路和交换机 以及,将端系统和网络核心相连接的接入网和物理媒体 了解因特网是网络的网络 后半部分更加广泛 数据的延迟,丢包和吞吐量 给出一个端到端吞吐量和延迟的简单定量魔性. 协议分层,服务模式 网络攻击 互联网的历史 1.1 什么是因特网 回答这种问题的两种方式:

本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译,使读者能够对论文的结构有个大概的了解(包括解决的问题是什么,提出了哪些方案,得到了什么结果).然后,给出了几篇博文的连接,对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明.最后给出了FCN代码的详解(待更新). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 用于语义分割的全卷积网络 摘要 卷积网络是可以产生具有层次结构的特征的强大的视觉模型.我们展示了只通过由端到端,像素像素训练的卷积网络进

Deep Attributes Driven Multi-Camera Person Re-identification 2017-06-28  21:38:55    [Motivation] 本文的网络设计主要分为三个部分: Stage 1: Fully-supervised dCNN training Stage 2: Fine-tuning using attributes triplet loss Stage 3:Final fine-tuning on the combined da