JavaShuo
欄目
標籤
[行爲識別]VideoLSTM Convolves, Attends and Flows for Action Recognition
時間 2021-01-02
標籤
行爲識別
简体版
原文
原文鏈接
一、文章主要創新點 1.將乘法變成卷積 用convolution ALSTM(卷積注意力網絡)代替傳統的ALSTM(注意力網絡),說白了就是把LSTM和soft attention模型中所有的乘法都變成卷積,LSTM網絡的輸入不再是一個向量,而是一個二維的數組,這樣可以保存feature map在空間上的關係。 LSTM內部各個門的更新方程,乘法全部變成卷積 注意力模型,也變成卷積 2.改變att
>>阅读原文<<
相關文章
1.
[行爲識別]RPAN:An end-to-end recurrent pose-attention network for action recognition
2.
Activity Recognition行爲識別
3.
視頻行爲識別[1]Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video Action Recognition
4.
[行爲識別] Two –Stream CNN for Action Recognition in Videos
5.
【視頻行爲識別】3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition:
6.
行爲識別 - Deep Analysis of CNN-based Spatio-temporal Representations for Action Recognition
7.
StNet: Local and Global Spatial-Temporal Modeling for Action Recognition
8.
Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition
9.
基於深度學習的Action Recognition(行爲識別)【二】
10.
行爲識別論文閱讀|Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition
更多相關文章...
•
SQL 別名
-
SQL 教程
•
Swift for 循環
-
Swift 教程
•
RxJava操作符(七)Conditional and Boolean
•
爲了進字節跳動,我精選了29道Java經典算法題,帶詳細講解
相關標籤/搜索
action.....and
recognition
flows
識別
action
行爲
between...and
react+and
手寫識別
人臉識別
MySQL教程
NoSQL教程
Spring教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
排序-堆排序(heapSort)
2.
堆排序(heapSort)
3.
堆排序(HEAPSORT)
4.
SafetyNet簡要梳理
5.
中年轉行,擁抱互聯網(上)
6.
SourceInsight4.0鼠標單擊變量 整個文件一樣的關鍵字高亮
7.
遊戲建模和室內設計那個未來更有前景?
8.
cloudlet_使用Search Cloudlet爲您的搜索添加種類
9.
藍海創意雲丨這3條小建議讓編劇大大提高工作效率!
10.
flash動畫製作修改教程及超實用的小技巧分享,碩思閃客精靈
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
[行爲識別]RPAN:An end-to-end recurrent pose-attention network for action recognition
2.
Activity Recognition行爲識別
3.
視頻行爲識別[1]Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video Action Recognition
4.
[行爲識別] Two –Stream CNN for Action Recognition in Videos
5.
【視頻行爲識別】3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition:
6.
行爲識別 - Deep Analysis of CNN-based Spatio-temporal Representations for Action Recognition
7.
StNet: Local and Global Spatial-Temporal Modeling for Action Recognition
8.
Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition
9.
基於深度學習的Action Recognition(行爲識別)【二】
10.
行爲識別論文閱讀|Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition
>>更多相關文章<<