这篇文章是Facebook提出的一中新的3D卷积结构,可以将3D卷积分解为(2+1)D卷积,实现了state-of-art的效果(2018)。这种网络结构类似residualblock、denseblock等结构,可以将此结构用于action recognition的各种…
(2+1)D在ResNets上效果最好,因此把这种结构成为R(2+1)D。 与Factorized Spatio-Temporal Convolutional Networks (Fstcn)差别,前者关注层分解,每个卷积块分解为空间卷积和时间卷积的块,后者侧重网络分解,例如,Fstcn由下层的几个空间层和顶层的两个平行时间层实现。 R(2+1)D与P3D差别,前者所有层中都使用单一类...
因为不存在c21d 的分割预训练权重,本项目最重要的任务就是将原分割模型中的conv2d换成conv2p1d,并用上预训练的conv2d权重,训练一个c2p1时序分割模型 基于官方小改,conv2p1d 同参数对比权重,代码如下 结果可见: conv21d,0层的weight是2d权重,1层是bn参数不用管,2层relu无参数,3层1d权重不用管 尝试替换,由...
基于光流指导循环神经编码器的视频显著性检测 摘要: 归功于深度卷积神经网络,图像显着性检测已经取得了显著进展,然而,扩展最先进的图像显著性检测器到视频仍然具有挑战性。挑战主要来自物体运动、相机的运动以及视频中对比度的突然变化。在本文中,我们提出了光流引导的循环神经编码器(flow guided recurrent neural encoder...
① 与现有的大多数视频指纹提取方法不同,通过构建一种端到端的深度卷积神经网络来提取视频特征并获取短视频指纹,避免了特征提取和指纹编码过程相互独立而造成的局部优化问题。 ② 基于R(2+1)D卷积构建三元组孪生网络的主干网络,对多个关键帧进行...
这个和MCx同属于混合卷积,用2D卷积和1D卷积来逼近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: 就是P3D的第一层是2D卷积,之后才是P3D模块,而R(2+1)D的网络是从一开始都是这种模块的; R(2+1)D模块计算了超参数,通过增加通道数,来让分解之后的R(2+1)D模型...
这个和MCx同属于混合卷积,用2D卷积和1D卷积来逼近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: 就是P3D的第一层是2D卷积,之后才是P3D模块,而R(2+1)D的网络是从一开始都是这种模块的; R(2+1)D模块计算了超参数,通过增加通道数,来让分解之后的R(2+1)D模型...
这个和MCx同属于混合卷积,用2D卷积和1D卷积来逼近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: 就是P3D的第一层是2D卷积,之后才是P3D模块,而R(2+1)D的网络是从一开始都是这种模块的; R(2+1)D模块计算了超参数,通过增加通道数,来让分解之后的R(2+1)D模型...
这个和MCx同属于混合卷积,用2D卷积和1D卷积来逼近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: 就是P3D的第一层是2D卷积,之后才是P3D模块,而R(2+1)D的网络是从一开始都是这种模块的; R(2+1)D模块计算了超参数,通过增加通道数,来让分解之后的R(2+1)D模型...
因此,基于R(2+1)D三元孪生网络模型,提出一种短视频指纹提取方法.首先,使用R(2+1)D卷积神经网络模型提取短视频的时空特征;然后构建权重参数共享的三元组网络学习成组视频的关联性,映射为紧凑的哈希特征表示;最后通过哈希层编码为视频指纹.在CC_Web_Video和VCDB数据集进行了实验,结果表明该方法可以在保证短视频指纹...