論文地址：https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/view/17137/15938
摘要
通過構造了對稱的3×3×3卷積核來利用3D卷積學習時空特徵，計算效率高。 論文地址：http://vlg.cs.dartmouth.edu/c3d/c3d_video.pdf 1. 摘要 本文提出了一種簡單而有效的時空特徵學習
https://www.jiqizhixin.com/articles/112802 https://www.jiqizhixin.com/articles/112802 今年5月，美圖公司聯合中國模式識別與計算機視覺學術會議（PRCV2
[行爲識別論文理解]Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos 摘要: 1. 提出三個貢獻: 提出two-stream convnet的網絡結構，包
姿態估計和行爲識別作爲計算機視覺的兩個領域，對於新人來說，較爲容易弄混姿態估計和行爲識別兩個概念。 姿態估計（Pose Estimation）是指檢測圖像和視頻中的人物形象的計算機視覺技術，可以確定某人的某個身體部位出現在圖像
寫在前面： 之前編譯了caffe和C3Dv1.0，跑了跑cifar10的示例，踩了很多坑，所幸都過來了。今天編譯下CDC，老規矩，先跑示例 一、下載代碼 git clone https://bitbucket.org/columbiadv
利用注意力模塊，爲每一個檢測到的人或物體生成注意力圖以突出顯示與任務相關的區域 被接收 論文地址： https://arxiv.org/pdf/1808.10437.pdf 1. 摘要 本文提出了端到端可訓練的以實例爲中心的注
基於長範圍時間結構（long-range temporal structure）建模，結合了稀疏時間採樣策略（sparse temporal sampling strategy）和視頻級監督（video-level superv
雙流網絡的開篇之作，使用圖像和光流兩個分支訓練，最終綜合兩個分支得到最終結果。 被NIPS 2014接收 論文地址：https://arxiv.org/abs/1406.2199 1. 摘要 本文研究了用於訓練視頻中行爲識別的
