”双流卷积网络“ 的搜索结果

     双流CNN仅需原始故障波形数据，即可将一维序列转化为cwt时频图像。①一路为图像输入2D-CNN提取格图像特征，②另一路为故障波形经1D-CNN提取时序特征，图像特征和时序特征融合③融合多头注意力机制有效把握提取特征的...

       结合部分博客，和李沐老师的课程，总结一下自己理解的双流卷积网络。 为什么要有双流网络？   视频理解的一大难题是，不同帧之间的内容是相互关联的，因此我们需要学习到不同帧之间的关联信息。直觉做法是丢入...

     为了更好地对人体动作的长时时域信息进行建模,提出了一种结合时序动态图和双流卷积网络的人体行为识别算法。首先,利用双向顺序池化算法来构建时序动态图,实现视频从三维空间到二维空间的映射,用来提取动作的表观和长...

     1.本文提出了一个双流卷积网络（two-stream ConvNet）结构，其包含了时间和空间网络。 2.本文通过实验显示，通过稠密光流训练的卷积网络在训练数据较少时可以表现出非常好的性能。 3.证明了将多任务学习应用于两个...

     该网络在 UCF-101 and HMDB-51两数据集上具有较好性能表现。 相比静态图像分类，视频的时序成分为行为识别提供了额外的线索（运动信息），并且视频本身对每帧图像具有天然的数据增强功能（帧...

     当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性, 针对其联合检测效率不高的问题, 提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中, 两个卷积网络结构相同且权值共享...

     二、双流网络框架 视频被分解为空间和时间成分。空间成分为单帧，即RGB图像。时间成分为光流，描述了观察者和对象的运动情况。两个独立的识别流在softmax层通过以Multi-SVM L2范式方式进行分数融合（实验评估性能...

     人体动作识别是视频识别领域的研究热点和难点,因此,提出了一种基于双流快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)改进的人体动作识别算法。首先,用RGB(Red,Green,Blue)图像和光流数据作为网络的输入,分别训练Faster RCNN;...

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