| 基于深度學(xué)習(xí)的視頻行為分類方法綜述 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：686 K | |
| 標(biāo)簽： 視頻行為分類 數(shù)據(jù)集 深度學(xué)習(xí) | |
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| 文檔介紹：過去幾年，視頻行為分類從手工選擇特征方式逐步向采用深度學(xué)習(xí)端到端網(wǎng)絡(luò)模型方式轉(zhuǎn)變。討論了傳統(tǒng)手工選擇特征的行為分類方法以及基于深度學(xué)習(xí)的行為分類方法，著重對包括基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和時空融合網(wǎng)絡(luò)等不同的深度學(xué)習(xí)方法進行了論述，并對常用視頻行為分類數(shù)據(jù)集做了概述，對視頻行為分類方法的發(fā)展進行總結(jié)和展望。 | |
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