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【注，此部分属于论文阅读笔记，欢迎大家批评指正】①若将视频视为由一系列视频帧序列构成的，那么帧与序列这2个因素都不应该忽略。帧上的内容包含了某一时刻的空间信息；而序列上的内容包含了这些空间信息的时间变化。②【思考】怎么定义动作？
本文是C3D作者DuTran+IDT作者HengWang发表在CVPR2018的新作。来自FacebookResaerch&DartmouthColledge。文章主要对是动作识别中的各种卷积块进行了深度探究，然后提出了用于视频动作识别的新型网络结构：R(2+1)D。
论文中给出的实验结果表明，时间信息应该更加依赖于深层的网络，MCx的效果更好一些。5R(2+1)D这个和MCx同属于混合卷积，用2D卷积和1D卷积来近3D卷积。其实从图中来看，这个和P3D-A没什么区别，其实我也觉得没什么区别。硬要说的话：
TEA论文阅读qq_48939666的博客11-091901.时间建模时间建模是视频中动作识别的关键，时间建模分为两个方面。short-rangemotions:相邻帧之间的特征融合。long-rangeaggregations：长时间序列的特征融合。当前的方法以及缺点。short-rangemotions首先...
论文：DeepfakeDetectionusingSpatiotemporalConvolutionalNetworks论文链接目的：是利用deepfake视频里的时空特性提高检测的正确率。数据集：Celeb_DF,数据集包含590真实视频（realvideos）和5639视频（synthesisdvideos），其伪造视频的质量
LeCun早在1989年发表的论文[1]中提出了用CNN(ConvolutionalNeuralNetworks)来做手写数字识别，后来[2]又改进到Lenet-5，其网络结构如下图所示：卷积、池化、卷积、池化，然后套2个全连接层，最后接个Guassian连接层。众所周知，CNN自带特征提取...
caffe2有哪些优秀的开源项目，哪些论文开源了基于caffe2的......caffe2
截至2018.10，基于CNN的行为识别算法在UCF-101数据集上的准确率可以达到98%（I3D[2017]），速度方面也已经有可以做到实时的算法出现（如ECO[2017]，论文中称其处理速度可以达到230+fps）。.接下来将介绍一些我调研到的行为识别算法：.1.双流网络(Two-Stream...
Pytorch预训练模型以及修改.pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。.往往...
以下内容是CSDN社区关于基于openvino2019R3的推理性能优化的学习与分析(六)基于CPU的INT8推理(inference)性能分析相关内容，如果想了解更多关于英特尔边缘计算技术社区其他内容，请访问CSDN社区。
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论文中给出的实验结果表明，时间信息应该更加依赖于深层的网络，MCx的效果更好一些。5R(2+1)D这个和MCx同属于混合卷积，用2D卷积和1D卷积来近3D卷积。其实从图中来看，这个和P3D-A没什么区别，其实我也觉得没什么区别。硬要说的话：
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