改进的R-C3D时序行为检测网络

田翔; 张良

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为了提高时序行为检测网络的分类精度和时序上的定位精度,本文提出了一种改进的区域3D卷积神经网络(Region Convolutional 3D Network,R-C3D).在时序候选子网中,通过逐层空间卷积把特征图的高宽由(H/16,W/16)变为(1,1),提高行为的分类精度,通过卷积-反卷积网络(Convolutional-De-Convolutional Networks,CDC)里反卷积的思想,使用时域反卷积网络增加特征图长度,提高时域上行为的定位精度.在THUMOS14数据集的实验结果表明:与R-C3D相比,本文提出的方法在长时序未分割视频上有较高的检测精度.

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来源
《信号处理》 |2021年第3期|447-455|共9页
作者
田翔; 张良;
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作者单位

中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300;

中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
人体行为识别; 时序行为检测; 深度学习; 反卷积; 特征图;

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