Action Recognition——基于表示的动作识别综述
[1]Herath S , Harandi M , Porikli F . Going deeper into action recognition: A survey[J]. Image and Vision Computing, 2017, 60:4-21.
[1]Herath S , Harandi M , Porikli F . Going deeper into action recognition: A survey[J]. Image and Vision Computing, 2017, 60:4-21.
![2d0927504df04e4fb67d2b0460ae0009.png][] 深度学习算法中的基于深度学习的行为识别(Deep Learning-based Acti
![85b7c78bd68c4a82808e71fcb8d58865.png][] 引言 人类的动作是一种非常重要的信息来源,它能传达出人们的意图、情感和行为。因此,对
一下整理了一些比较常用的Action ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0
核心思想: Slow Path:低帧率采样,用于识别空间信息。空间语音信息变化缓慢,可以很容易通过空间信息完成类别判断,所以使用低帧率采样就可以。 Fast Path:高帧
核心思想:作者试图分析光流对于action recognition之所以有效的原因。 作者分析了目前之所以使用光流的几种假设: 假设1:对于视频分类任务,光流能更好的表达两
点上方计算机视觉联盟获取更多干货 仅作学术分享,不代表本公众号立场,侵权联系删除 转载于:机器之心 985人工智能博士笔记推荐 [周志华《机器学习》手推笔记
A New Representation of Skeleton Sequences for 3D Action Recognition CVPR 2017 本文的主要
An End-to-End Spatio-Temporal Attention Model for Human Action Recognition from Skeleton
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ub
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ub
还没有评论,来说两句吧...