针对此,Long-Range的temporal information learning的思路提出来了 首先第一步:将长视频均匀分成K个段(K-segment),从K的片段里头提取K个片(snipnet)这种方法相当于全局性的稀疏抽帧。像下图中,假设一个包含踢足球的动作视频共30frame,那么就把这个视频分为三段,每段就是10frame,在这10frame中也就是每个Segment里...
论文地址:Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition 源码:pytorch版本 caffe版本 摘要 作者主要想通过较少的训练样本,高效的训练出用于动作识别的ConvNet,主要贡献有两点: 提出temporal segment network(TSN)网络模型: TSN采样,具备稀疏性和全局性的特征,能够建模间隔更长帧之间时间...
TSN是”temporal-segment-networks”的简称,是视频动作识别任务里面当前最好的方法。虽然这个结构是在ECCV2016的论文里面提出来的,代码也放出来挺长时间了,但是这个项目里面集合了Caffe, OpenCV,CUDA,CUDNN等几大神坑项目,不同版本之间的依赖、选择等问题很麻烦,因此我之前编译了好几次都没有能够编译成功。这次花了近...
TSN(Temporal Segment Networks)是一个基于stream-network改进的网络。它提出的主要目的是增强长范围时间结构建模能力,并且结合作者提出的稀疏时间采样的策略和视频级别的监督来保证使用整段视频学习的有效性和高效性。 这是action recognition领域的论文,所以等博主后续follow这个领域的时候再来自己写原理解析,这里先...
论文《Temporal Segment Networks: 向深度行为识别的良好实践探索(ECCV2016)》旨在揭示设计有效卷积神经网络架构以识别视频中的动作以及在训练样本有限的情况下学习这些模型的原则。TSN是Two-Stream方法的升级版，旨在解决两个关键问题：如何设计一个有效的视频级框架以捕获长时序结构，以及如何在训练样本有限的...
Temporal Segment Networks 摘要 解决问题 用CNN框架有效提取video长时序特征 在UCF101等训练集受限的情况下训练网络 贡献 TSN网络,基于长时间时序结构模型。稀疏时序采样策略,视频层监督有效学习整个视频。 HMDB51(69.4%),UCF101(94.2%) 介绍 动作识别有两个重要和补充的方面...
Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition ECCV2016https://github.com/yjxiong/temporal-segment-networks 本文侧重于从更长的视频中提取 long-range temporal structure,因为某些动作的过程较长,需要看更多的视频帧才能得到正确的动作分类。
Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition(时间段网络:使用深度行为识别的良好实现) 本文的原作者为Limin Wang等人原文地址 摘要 深度卷积网络在静止图像中的视觉识别方面取得了巨大成功。然而,对于视频中的动作识别,优于传统方法的优势并不明显。本文旨在探索为视频中的动作识别设计...
Temporal segment networks: Towards good practices for deep action recognition. In Proc. European Conference on Computer Vision (ECCV), pages 20-36, 2016. 1L. Wang, Y. Xiong, Z. Wang, Y. Qiao, D. Lin, X. Tang, and L. Van Gool. Temporal segment networks: Towards good practices for ...
3 TEMPORAL SEGMENT NETWORKS 在本节中,我们将对我们的时间段网络框架进行详细描述。具体来说,我们首先讨论了基于段的采样的动机,然后,我们介绍了时间段网络框架的架构。在这之后,我们介绍了时间段网络的几个聚合函数,并对这些函数进行了分析。最后,我们研究了时间段网络框架实例化的几个实际问题。