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…
卷积核大小:N i-1 ×d×d f-R2D(over frames):基于帧的R2D 二维卷积残差块单独处理L帧中的每一帧。所用卷积核都相同。 (b)和(c)混合卷积(mixed convolution,简写MC) b模型基于假设:运动建模(即三维卷积)可能在早期层特别有用,而在语义抽象(后期层)的更高层次上,运动或时间建模是不必要的。 c模型基于...
该结构在(2+1)D卷积结构的基础上,将其中的3D卷积替换为3D深度可分离卷积,在输出向量维度不变的前提下,进一步减少了(2+1)D卷积结构的计算量和参数量.为了弥补时空特征在表征动态手势上的不足,融合注意力机制模块,专注于对运动特征的提取,结合轻量级(2+1)D卷积结构提取的时空特征,可以更好地表征手势动作.实验...
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...
R(2+1)D卷积有两个优点:①将3D卷积分解后,2D和1D卷积之间额外附加了大量的非线性运算单元,能表征更复杂的映射;② 时空卷积的分解会使模型在训练中迭代优化更加容易,可获得更低的训练误差。使用R(2+1)D卷积层、池化层和全连接层组成R(2+1)D卷积神经网络,对输入视频关键帧序列进行特征提取,使得输出的紧凑特征...
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...
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...