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一.论文翻译Abstract由于关键点（骨架）检测的潜在优势，基于3D骨架的行为识别已经成为计算机视觉中的活跃主题，因此多年来学者们提出了许多优秀的方法，这些方法有的使用传统手工特征，有的使用学习到的特征。
本文暂不区分行为识别(ActivityRecognition)与动作识别(ActionRecognition)。图1利用CNN抽取分类时空特征的三个分支本笔记大概分析15篇左右数量的论文，基本是2014-2018的引用较多的顶会文章，共分四篇笔记对这些内容进行论文详解、算法对比与总结。
5、LSTM行为识别5.1LSTM行为识别之LRCN：Long-termrecurrentconvolutionalnetworksforvisualrecognitionanddescription.CVPR2015四.一些零碎的心得总结看了一些论文后，对行为识别有了一些零碎的心得体会：
在行为识别领域，主流的趋势是双流网络，行为识别的困难在哪，还有哪些需要但未被解...详细的看解读或者论文都可以~2.我们在多个层级不同语义范围内，对现有各种流派的actionrecognition的方法进行了测评和分析，包括:2D+1D模型，包括TSN...
基于人体骨架的行为识别【附PPT与视频资料】.基于人体骨架的行为识别是一个重要而且具有挑战性的计算机视觉任务。.人体图像视频不仅包含了复杂的背景，还有光照变化、人体外貌变化等不确定因素，这使得基于图像视频的行为识别具有一定的局限性...
CVPR论文详解:一堆人打篮球的时候AI如何识别谁将投篮.多人活动识别是一个极具挑战的任务，虽然很多人在一个场景中出现，但只有一小部分人的活动能被重点关注到。.在本文中，我们建立了一种模式，此模式会检测多人视频中的活动并且会重点关注此活动中...
论文标题：SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition标题翻译：用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池论文作者：KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,andJianSun论文地址：https://arxiv
摘要.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：.我们通过简单的线性分类器学到的特征名为C3D(Convolutional3D)，在4个不同的基准上优于现有的方法，并在其他2个基准...
一.论文翻译Abstract由于关键点（骨架）检测的潜在优势，基于3D骨架的行为识别已经成为计算机视觉中的活跃主题，因此多年来学者们提出了许多优秀的方法，这些方法有的使用传统手工特征，有的使用学习到的特征。
本文暂不区分行为识别(ActivityRecognition)与动作识别(ActionRecognition)。图1利用CNN抽取分类时空特征的三个分支本笔记大概分析15篇左右数量的论文，基本是2014-2018的引用较多的顶会文章，共分四篇笔记对这些内容进行论文详解、算法对比与总结。
5、LSTM行为识别5.1LSTM行为识别之LRCN：Long-termrecurrentconvolutionalnetworksforvisualrecognitionanddescription.CVPR2015四.一些零碎的心得总结看了一些论文后，对行为识别有了一些零碎的心得体会：
在行为识别领域，主流的趋势是双流网络，行为识别的困难在哪，还有哪些需要但未被解...详细的看解读或者论文都可以~2.我们在多个层级不同语义范围内，对现有各种流派的actionrecognition的方法进行了测评和分析，包括:2D+1D模型，包括TSN...
基于人体骨架的行为识别【附PPT与视频资料】.基于人体骨架的行为识别是一个重要而且具有挑战性的计算机视觉任务。.人体图像视频不仅包含了复杂的背景，还有光照变化、人体外貌变化等不确定因素，这使得基于图像视频的行为识别具有一定的局限性...
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论文标题：SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition标题翻译：用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池论文作者：KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,andJianSun论文地址：https://arxiv
摘要.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：.我们通过简单的线性分类器学到的特征名为C3D(Convolutional3D)，在4个不同的基准上优于现有的方法，并在其他2个基准...
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