RNN和Temporal-ConvNet进行活动识别 ,(等额缴纳) 论文代码: (在杂志上接受,2019年) 项目: 抽象的 在这项工作中,我们使用ResNet-101演示了一个强大的基线两流ConvNet。 我们使用此基线来彻底检查RNN和Temporal-ConvNets的使用,以提取时空信息。 基于我们的实验结果,然后我们提出并研究了两个不同的网络,以进一步整合时空信息:1)时域RNN和2)初始样式的Temporal-ConvNet。 我们的分析确定了每种方法的特定局限性,这些局限性可能构成未来工作的基础。 我们在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果分别达到了94.1%和69.0%的最新性能,而无需大量的时间增强。 我们如何解决活动识别问题? 演示版 GIF展示了我们的TS-LSTM和“时间-开始”方法的前3个预测结果。 顶部的文本是基本事实,三个文本是每种方法的预
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