摘要：针对视频中的动作识别任务，我们提出了一种基于软注意力的模型。 我们使用具有长短期记忆（LSTM）单元的时空深度多层递归神经网络（RNN）。我们的模型学会了选择性地关注视...
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摘要：针对视频中的动作识别任务，我们提出了一种基于软注意力的模型。 我们使用具有长短期记忆（LSTM）单元的时空深度多层递归神经网络（RNN）。我们的模型学会了选择性地关注视...
摘要：时间关系推理是指随着时间的推移将对象或实体有意义的转换联系起来的能力，这是智能物种的基本属性。在本文中，我们介绍了一种有效且可解释的网络模块，即时间关系网络（TRN），...
摘要：卷积神经网络（CNN）已广泛应用于图像识别问题，给出了有关识别，检测，分割和检索的最新结果。在这项工作中，我们提出并评估了几种深度神经网络体系结构，以尝试在更长的时间段...
作者属实高产！！
[文献翻译]Deep Local Video Feature for Action Recognition摘要：我们研究了使用CNN提取人体动作识别整个视频的特征表示问题。由于GPU内存的限制，目前整个视频尚无法进行CNN/RNN的端到端学习，因此一种常见的做法是使用采样帧作为输...
摘要：我们研究了使用CNN提取人体动作识别整个视频的特征表示问题。由于GPU内存的限制，目前整个视频尚无法进行CNN/RNN的端到端学习，因此一种常见的做法是使用采样帧作为输...
还是那么的有水准
[文献翻译]Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition摘要：深度卷积网络在静态图像的视觉识别方面取得了巨大的成功。 但是，对于视频中的动作识别，相对于传统方法的优势并不是那么明显。 本文旨在设计有效的ConvNet架构来进行视频...
摘要：深度卷积网络在静态图像的视觉识别方面取得了巨大的成功。 但是，对于视频中的动作识别，相对于传统方法的优势并不是那么明显。 本文旨在设计有效的ConvNet架构来进行视频...
用词到位，通俗易懂👍
[文献翻译]Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets摘要：深度卷积网络已经在静态图像目标识别中取得了了的巨大成功。 但是，对于视频的动作识别，深度卷积网络的改进不是那么明显。 我们认为这样子的结果可能有两个原因。 首先，与图像...
摘要：深度卷积网络已经在静态图像目标识别中取得了了的巨大成功。 但是，对于视频的动作识别，深度卷积网络的改进不是那么明显。 我们认为这样子的结果可能有两个原因。 首先，与图像...
好专业！
[2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本，要安装对应版本的cuda和cudnn，网上的教程五花八门，我尝试了很多论坛的方法，有些能用有些不可以（...
最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本，要安装对应版本的cuda和cudnn，网上的教程五花八门，我尝试了很多论坛的方法，有些能用有些不可以（...
非常有帮助👍
[文献翻译]Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition摘要： 卷积神经网络（ConvNets）在基于视频的动作识别方面提出了不同的解决方案用于合并外观信息和运动信息。我们研究了多种在空间和时间上融合ConvNet结果的方法，以...
摘要： 卷积神经网络（ConvNets）在基于视频的动作识别方面提出了不同的解决方案用于合并外观信息和运动信息。我们研究了多种在空间和时间上融合ConvNet结果的方法，以...
