该论文提出了一种新的方法,用于从视频中识别动作(动作识别),并且其核心思想就是双流卷积网络(Two-Stream Convolutional Network),同时利用空间信息和时间信息来进行视频动作识别。 论文原文:Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos 一、介绍 在视频分类任务中,卷积神经网络(CNN)在处理静态...
这两周我读了一篇行为识别论文《Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos》,这篇论文发表在是NIPS 2014顶会上,比较经典,使用双流法(two stream网络)来做action recognition in video。该文章的主要贡献有三个:(1).提出了two-stream的卷积网络结构,由时间网络和空间网络组成;(2).证明了...
spatial stream 从视频中的每一帧图像做动作识别,tempal stream 通过输入稠密光流的运动信息来识别动作。两个 stream 都通过 CNN网络来完成。将时间和空间信息分开来处理,就可以利用现成的数据库来训练这两个网络。 2 Two-stream architecture for video recognition 视频可以很自然的被分为 空间部分和时间部分,空间部...
Architecture 这就是双流神经网络的大体结构,一个是Spatial stream Convnet,另一个是Temporal Stream ConveNet,他们分别对视频中比较重要的两种信息去处理,第一种是空间信息,比如视频中出现篮球,小提琴,这和最后的动作分类是息息相关的,另一种则是时序信息,视频帧与帧之间的光流。再简单提一下输入是怎么构造的,先是...
论文链接:Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos 文章由牛津大学VGG实验室提出,收录于NIPS2014。 该文章认为视频的信息可以分为空间信息和时间信息,所以该文章提出了一种利用普通rgb图像(代表空间信息)和光流信息(代表时间信息)来解决视频的动作分类问题。
【CV论文阅读】Two stream convolutional Networks for action recognition in Vedios 论文的三个贡献 (1)提出了two-stream结构的CNN,由空间和时间两个维度的网络组成。 (2)使用多帧的密集光流场作为训练输入,可以提取动作的信息。 (3)利用了多任务训练的方法把两个数据集联合起来。
Spatial stream ConvNet(空间流网络):类似于 AlexNet,和传统的 CNN 一样,以一系列的视频帧为输入,主要学习 apperance 信息; Temporal stream ConvNet(时间流网络):以一系列视频帧的光流特征作为输入,主要学习 motion 信息; class score fusion:加权平均,最后再过一个 Softmax,得到最终的类别预测输出。
最后的class score fusion将两个stream的score值融合在一起,文章一共尝试了:average、SVM这两种方法。(实验结果显示SVM融合的方式更优) 四optical flow视频光流 4.1 optical flow stacking 我们先从下面的例子来看一下optical flow的定义: 光流可以看成是2帧连续帧t,t+1之间的移位向量场(displacement vector)。
动作识别阅读笔记(一)《Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
In video-based action recognition, using videos with different frame numbers to train a two-stream network can result in data skew problems. Moreover, extracting the key frames from a video is crucial for improving the training and recognition efficiency of action recognition systems. However, ...