在conv1,stride=(1,2,2),在conv3_1,conv4_1,conv5_1,stride=(2, 2, 2). 我们以R3D模型维baseline,通过将3维卷积替换维2维卷积,先时空再空间和先空间再时空混合卷积,以及分解的(2+1)维卷积,获得R2D,MCx,rMCx,和R(2+1)D网络结构。这里有一个小问题,替换3维为2维过程中,时间维度上的跨步就无法...
2.3 网络参数量 P3D : 把3D卷积分解成2D卷积的目的就是为了节省参数量,从而便于优化并提高计算效率。 R(2+1)D : 从另一个角度说明了分解3D卷积的好处,即保证分解前后模型的参数量大致相等的条件下,分解后的网络依然比没有分解的3D网络更容易优化,并且表现更好。(这里需要注意的是怎么保证分解后仍然使得参数量...
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模型和之前的3D模型的参数量相同。这里是控制哪里的通道数呢?是2D卷积之后,要输入到1D时间卷积的那个特征图的通道数,从上图中可以看到MiMi这个参数。
因此提出了一种基于R(2+1)D三元孪生网络的短视频指纹提取方法,既保证了指纹的紧凑性同时提高了其鲁棒性。在R(2+1)D孪生网络训练阶段,首先对视频数据集进行预处理,分割视频镜头,提取视频关键帧;然后构建3个共享权重参数的R(2+1)D网络分别输入原始视频、副本视频和无关视频的关键帧序列,通过相似性度量来学习视频...
图1 基于R(2+1)D孪生网络短视频指纹提取框架 1.1 R(2+1)D网络提取时空特征 短视频各帧包含着空间结构信息,连续帧之间还包含时间信息。2D卷积无论应用于单帧还是多帧,输出都是二维向量,因此对视频进行表达时就会丢失时间序列的信息。3D卷积将...
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模型和之前的3D模型的参数量相同。这里是控制哪里的通道数呢?是2D卷积之后,要输入到1D时间卷积的那个特征图的通道数,从上图中可以看到 ...
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模型和之前的3D模型的参数量相同。这里是控制哪里的通道数呢?是2D卷积之后,要输入到1D时间卷积的那个特征图的通道数,从上图中可以看到MiM_iMi...
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...
根据是否需要部署路由器,通常会有如图2-13所示的三种组网模型。组网1是路由器做出口、防火墙直挂,组网2是防火墙直挂同时做出口,组网3是路由器做出口、防火墙旁挂。 图2-13出口组网拓扑 大中型园区组网,出口的路由一般比较少,通常少于几百条,因此不需要路由器的路由表规模,从网络建设成本考虑,推荐组网2,采用防火墙...
图11-2STP网络结构 根桥RB(Root Bridge) 根桥就是网桥ID最小的桥,通过交互配置BPDU协议报文选出最小的BID。 根端口RP(Root Port) 所谓根端口就是去往根桥路径开销最小的端口,根端口负责向根桥方向转发数据,这个端口的选择标准是依据根路径开销判定。在一台设备上所有使能STP的端口中,根路径开销最小者,就是...