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递归神经网络的训练方法、识别方法、装置及处理设备

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本发明提供了一种递归神经网络的训练方法、识别方法、装置及处理设备，涉及动作识别技术领域，该方法包括：获取训练样本，训练样本包括视频的多帧图像序列及视频对应的动作标识；对多帧图像序列进行特征提取，得到图像序列特征，图像序列特征包括每帧图像的特征；将图像序列特征输入递归神经网络进行动作分类，获得每帧图像的动作分类概率；其中，动作分类包含无动作类；基于动作分类概率，根据连接时序分类方法计算损失函数；通过对损失函数进行反向传播以训练递归神经网络。本发明实施例可以对动作之间的连接关系进行更好的学习，对于时间序列的动作预测更为准确，从而可以对动作进行更细粒度，更准确的动作识别。

著录项

公开/公告号CN109086873B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-04

原文格式PDF
申请/专利权人北京旷视科技有限公司;
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申请/专利号CN201810870041.4
发明设计人张弛;曹宇;
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申请日2018-08-01
分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11371 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人郭新娟
地址 100000 北京市海淀区科学院南路2号A座313
入库时间 2022-08-23 11:44:26

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