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I3D论文：《QuoVadis,ActionRecognition?ANewModelandtheKineticsDataset》这篇论文的主要内容分为3个部分：1、介绍了Kinetics数据集。2、提出了一种用imageNet数据集预训练3D卷积模型的方法，避免了3D卷积模型从0开始训练。3、构建了3D卷积
论文|I3D《QuoVadis,ActionRecognition?ANewModelandtheKineticsDataset》Two-StreamInflated...一写在前面未经允许，不得转载，谢谢~~这篇文章是DeepMind团队发在CVPR2017年的文章，它把视频分类任务在HMDB-51H和UCF-101数据...
本文是CVPR2017的一篇文章Paper:QuoVadis,ActionRecognition?ANewModelandtheKineticsDatasetgithub:kenetics-i3d在一个规模更大的新video数据集Kinetics上，重新评估了当下state-of-the-art的模型结构，并和在小数据集上训练的结…
I3D：（结构e为作者提出的I3D模型）作者指出在图像分类的领域中，通过ImageNet获取的训练模型可以很好的应用到其他领域和任务中；那么是否可以有这样的一个大规模的视频数据集，通过该数据集训练得到的模型在小数据集（HMD51，UCF101等）上取到更好的效果呢，然后作者就搞了一个名…
I3D模型从Tensorflow转移到PyTorch此仓库包含几个脚本，这些脚本允许从论文的I3D的Tensorflow实现传递权重JoaoCarreira和AndrewZisserman撰写的PyTorch的。原始（和官方的！）张量流代码可以在找到。传输的核心是i3d_tf_to_pt.py脚本使用pythoni3d_tf_to_pt.py--rgb启动它，以生成从ImageNet扩展初始化中pythoni3d_tf_to_pt.py...
Weproposeasimple,yeteffectiveapproachforspatiotemporalfeaturelearningusingdeep3-dimensionalconvolutionalnetworks(3DConvNets)trainedonalargescalesupervisedvideodataset.Ourfindingsarethree-fold:1)3DConvNetsaremoresuitableforspatiotemporalfeaturelearningcomparedto2DConvNets;2)Ahomogeneousarchitecturewithsmall3x3x3convolutionkernelsinall…
试着用了一下原文中的test.py发现测量的结果相差太远，在对比作者微调发布的预训练模型后，认为应该是程序的问题。后续也没有进行修改再测试了github讨论中，有人说在video-level测量的结果和作者论文差不多，在clip-level测量的结果一般都会差一些，有兴趣的同学可以试试
SegregatedTemporalAssemblyRecurrentNetworksforWeaklySupervisedMultipleActionDetection今年AAAI2019来自海康威视的paper,有关于弱监督学习下的视频时序动作检测，在THUMOS'14数据集mAP@tIoU=0.…
针对时空特征的学习，我们提出了一个简单有效的方法，在大规模有监督视频数据集上使用深度3维卷积网络(3DConvNets)。.我们有3个发现：.3DConvNets比2DConvNets更适用于时空特征的学习；.对于3DConvNet而言，在所有层使用3×3×3的小卷积核效果最好；.我们通过...
原文链接扫码关注下方公众号："Python编程与深度学习"，领取配套学习资源，并有不深度学习相关文章及代码分享。今天分享一篇发表在MICCAI2020上的论文：DeepVolumetricUniversalLesionDetectionUsingLight-WeightPseudo3D...
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