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[Feature Fusion]骨架動作識別中幾何特徵的融合
時間 2020-12-30
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原文《Fusing Geometric Features for Skeleton-Based Action Recognition using Multilayer LSTM Networks》 儘量避免兩個流之間有信息交換,每個流應該有自己softmax和loss層。 之前流行的方法是每個feature分配平均的權重,但是不同的feature對最終的預測結果有不同的貢獻,所以他們之間的權重應該
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