动作识别是计算机视觉中的一项关键任务,其应用范围从监视到人机交互。 UCF101 数据集是我们进行此探索的游乐场。 我们的目标是建立一个结合卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络的动作识别模型,以取得令人印象深刻的结果。 NSDT工具推荐:Three.js AI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D...
LSTM 层的输出可以封装整个视频序列的抽象表示,然后可用于进行准确的动作预测。 本质上,LSTM 充当模型的时间记忆,弥合了卷积神经网络 (CNN) 提取的空间特征与最终动作识别决策之间的差距。 LSTM 是动作识别机制中的重要齿轮,因为它们能够有效地对顺序数据进行建模。 它们将时间元素带入识别过程中,这使得它们对于时间动态...
概述 你可能会考虑为什么我们要使用LSTM-CNN模型而不是基本的机器学习方法? 机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务,而我们这里需要做的是端到端的学习,简化了启发式手动提取特征的操作。 我将要使用的模型是一个深神经网络,该网络是LSTM和CNN的组合形成的,并且具有提取活动特征和仅使用模型...
你可能会考虑为什么我们要使用LSTM-CNN模型而不是基本的机器学习方法? 机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务,而我们这里需要做的是端到端的学习,简化了启发式手动提取特征的操作。 我将要使用的模型是一个深神经网络,该网络是LSTM和CNN的组合形成的,并且具有提取活动特征和仅使用模型参数...
基于LSTM-CNN的人体活动识别 人体活动识别(HAR)是一种使用人工智能(AI)从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时,人们佩戴的传感器(智能手表、手环、专用设备等)就会产生信号。这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。人类活动识别有各种各样的应用,从为病人和...
基于LSTM-CNN的人体活动识别 人体活动识别(HAR)是一种使用人工智能(AI)从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。 当人们执行某种动作时,人们佩戴的传感器(智能手表、手环、专用设备等)就会产生信号。这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。人类活动识别有各种各样的应用,从为病人和...
动作识别是计算机视觉中的一项关键任务,其应用范围从监视到人机交互。 UCF101 数据集是我们进行此探索的游乐场。我们的目标是建立一个结合卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络的动作识别模型,以取得令人印象深刻的结果。 1、了解 UCF101 数据集 ...
基于LSTM-CNN的人体活动识别 人体活动识别(HAR)是一种使用人工智能(AI)从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时,人们佩戴的传感器(智能手表、手环、专用设备等)就会产生信号。这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。人类活动识别有各种各样的应用,从为病人和...
机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务,而我们这里需要做的是端到端的学习,简化了启发式手动提取特征的操作。 我将要使用的模型是一个深神经网络,该网络是LSTM和CNN的组合形成的,并且具有提取活动特征和仅使用模型参数进行分类的能力。