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在本文中,与现有的CNN+RNN或基于纯3D卷积的方法相比,我们探索了一种新的用于视频中局部和全局时空建模的时空网络(StNet)架构。特别是StNet将N个连续的视频帧叠加成一个有3N个通道的超图像,并对超图像进行二维卷积来捕获局部时空关系。为了建立全局时空关系模型,我们将时间卷积应用于局部时空特征图。具体地说,在St...
StNet: Local and Global spatial-temporal modeling for action regcognition,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
StNet模型框架为ActivityNet Kinetics Challenge 2018中夺冠的基础网络框架,本次开源的是基于ResNet50实现的StNet模型,基于其他backbone网络的框架用户可以依样配置。该模型提出“super-image"的概念,在super-image上进行2D卷积,建模视频中局部时空相关性。另外通过temporal modeling block建模视频的全局时空依赖,最后用一个te...
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The overall STNet is trained in an end-to-end manner, without the needs for manually tuning loss weights between the main and the auxiliary tasks. Extensive experiments on five challenging crowd datasets demonstrate the superiority of the proposed method.Mingjie Wang...
为了建立全局时空关联，StNet 中引入了对多个局部时空特征图进行时域卷积的模块。特别地，我们提出了时序 Xception 模块对视频特征序列进一步建模时序依赖。在 Kinetics 动作识别数据集的大量实验结果表明，StNet 能够取得 State-of-the-art 的识别性能，同时 StNet 在计算量与准确率的权衡方面表现优异。此外实验结果验证...
StNet: Local and Global spatial-temporal modeling for action regcognition 摘要:静态图像理解上取得了成功,高效的视频时序以及... Super-Image: 对T个时间段进行采样,每个时间段由N个连续的RGB帧而不是单个帧组成。网络的输入是T*3N*H*W, Temporal Modeling Block: 我们在res3和res4 强烈推荐 | 基于飞桨的...
To this end, we present a novel Speaker Tracking Network (STNet) with a deep audio-visual fusion model in this work. We design a visual-guided acoustic measurement method to fuse heterogeneous cues in a unified localization space, which employs visual observations via a camera model to ...