【摘 要】
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针对如何利用视频中空域C3D与光流2D网络的互补性、光流高效计算与存储问题,提出基于端到端时空双流卷积网络融合的动作视频分类算法(TV BN-Inception network and ResNeXt-1
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61771420);河北省自然科学基金(F2016203422)资助
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针对如何利用视频中空域C3D与光流2D网络的互补性、光流高效计算与存储问题,提出基于端到端时空双流卷积网络融合的动作视频分类算法(TV BN-Inception network and ResNeXt-101 TVBN-ResNeXt),可融合C3D与自学习端到端光流卷积网络的优点。针对空间流,首先基于C3D的ResNeXt-101残差网络进行空域视频分类;然后另一支路使用端到端时间流网络,由TVnet网络实时进行光流学习,其次针对堆叠光流特征数据利用BN-Inception网络进行视频分类;最后将双流支
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