发表服务
关于论文LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks的介绍这篇论文提出了一个比较高效的C3D网络来提取视频的空间时间特征。相比于2D网络，3D网络能够更好的提取特征，而且只需配合简单分类器就能够比当前多数已有算法...
论文笔记C3D：LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks思考对视频进行描述，其描述子必须：1.具有普遍性以适应各种场景；2.必须短小紧凑
C3D论文的贡献点提出了提取时空特征的3D卷积，构造了对称的3×3×3卷积核，并搭建了基于C3D的网络。想到卷积，两大特性，局部连接和权重共享，那么3D卷积的构造也要遵循这两大特点。2D卷积作于单张image，可以很好符合两大特点，但是不能...
TSN：作者指出了CNN用在actionrecgonition中的两个缺陷：1.视频是一个长时序结构的，而主流的CNN只专注于静态图像或短时序图像。2.现有的公开标注视频资源太少，使用深层的CNN很可能会导致过拟合。作者提出…
C3D学习什么？我们使用反卷积方法来了解C3D内部学习。我们观察到，C3D首先关注前几帧的外观，并后续帧中的显著运动。图4可视化两个C3Dconv5b特征映射图的反卷积，最大的激活投射…
2C3D这个就是使用了3D卷积的方法，对于3D卷积构建的网络，需要注意的就是池化层的时候需要注意stride的参数是3个，不仅有w和h的步长，还要考虑时间维度上的步长。在C3D的论文中给出了这样的一个网络结构：
本篇文章是基于《R-C3D:RegionConvolutional3DNetworkforTemporalActivityDetection》的详解，欢迎批评指正。动作检测（ActioTemporalActionDetection（时序动作检测）之R-C3D论文详解-征服天堂jj-博客园
R-C3D视频活动检测的经典算法1）论文提出了活动检测模型，即R-C3D,这是一种端到端活动检测模型，结合活动建议和分类阶段，可以检测任意长度的活动。
Weproposeasimple,yeteffectiveapproachforspatiotemporalfeaturelearningusingdeep3-dimensionalconvolutionalnetworks(3DConvNets)trainedonalargescalesupervisedvideodataset.Ourfindingsarethree-fold:1)3DConvNetsaremoresuitableforspatiotemporalfeaturelearningcomparedto2DConvNets;2)Ahomogeneousarchitecturewithsmall3x3x3convolutionkernelsinall…
论文笔记见C3D论文笔记。通过3D卷积，C3D可以直接处理视频（或者说是视频帧的volume）实验效果：UCF101-85.2%可以看出其在UCF101上的效果距离twostream方法还有不小差距。我认为这主要是网络结构造成的，C3D中的网络结构为自己设计的简单
关于论文LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks的介绍这篇论文提出了一个比较高效的C3D网络来提取视频的空间时间特征。相比于2D网络，3D网络能够更好的提取特征，而且只需配合简单分类器就能够比当前多数已有算法...
论文笔记C3D：LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks思考对视频进行描述，其描述子必须：1.具有普遍性以适应各种场景；2.必须短小紧凑
C3D论文的贡献点提出了提取时空特征的3D卷积，构造了对称的3×3×3卷积核，并搭建了基于C3D的网络。想到卷积，两大特性，局部连接和权重共享，那么3D卷积的构造也要遵循这两大特点。2D卷积作于单张image，可以很好符合两大特点，但是不能...
TSN：作者指出了CNN用在actionrecgonition中的两个缺陷：1.视频是一个长时序结构的，而主流的CNN只专注于静态图像或短时序图像。2.现有的公开标注视频资源太少，使用深层的CNN很可能会导致过拟合。作者提出…
C3D学习什么？我们使用反卷积方法来了解C3D内部学习。我们观察到，C3D首先关注前几帧的外观，并后续帧中的显著运动。图4可视化两个C3Dconv5b特征映射图的反卷积，最大的激活投射…
2C3D这个就是使用了3D卷积的方法，对于3D卷积构建的网络，需要注意的就是池化层的时候需要注意stride的参数是3个，不仅有w和h的步长，还要考虑时间维度上的步长。在C3D的论文中给出了这样的一个网络结构：
本篇文章是基于《R-C3D:RegionConvolutional3DNetworkforTemporalActivityDetection》的详解，欢迎批评指正。动作检测（ActioTemporalActionDetection（时序动作检测）之R-C3D论文详解-征服天堂jj-博客园
R-C3D视频活动检测的经典算法1）论文提出了活动检测模型，即R-C3D,这是一种端到端活动检测模型，结合活动建议和分类阶段，可以检测任意长度的活动。
Weproposeasimple,yeteffectiveapproachforspatiotemporalfeaturelearningusingdeep3-dimensionalconvolutionalnetworks(3DConvNets)trainedonalargescalesupervisedvideodataset.Ourfindingsarethree-fold:1)3DConvNetsaremoresuitableforspatiotemporalfeaturelearningcomparedto2DConvNets;2)Ahomogeneousarchitecturewithsmall3x3x3convolutionkernelsinall…
论文笔记见C3D论文笔记。通过3D卷积，C3D可以直接处理视频（或者说是视频帧的volume）实验效果：UCF101-85.2%可以看出其在UCF101上的效果距离twostream方法还有不小差距。我认为这主要是网络结构造成的，C3D中的网络结构为自己设计的简单
发表服务