李沐论文精度系列之七:Two-Stream双流网络、I3D 李沐论文精度系列之八:视频理解论文串讲 李沐论文精度系列之九:InstructGPT 李沐论文精度系列之十:GPT-4 一、双流网络 论文:《Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos》(用于动作识别的双流卷积神经网络) 参考:李沐《双流网络论文逐段精读...
Two-Stream 本文的贡献点:1.提出two-stream ConvNet来对时空特征进行建模表示。2.提出了多帧光流作为输入,对性能提升作用很大。 光流图像中物体的运动可以用密集光流场来可视化描述,为了是cnn网络对motion建模,堆叠多帧光流作为输入,训练网络是一种可行的方法。光流描述了运动的矢量,因此在可视化时,可以分别可视化x和...
但是有意思的是Temporal stream ConvNet这一行,仅仅使用光流去当作输入,准确率也能达到83.7%,可见视频中的时序信息是多么的重要。至于两个分支的叠加,效果自是不必说。由于这篇论文证明了这种方法视频理解上的有效性,后续的很多研究也跟进,已经在UCF101上把准确率‘卷’到了98%。 Inspire 1.The temporal information...
然后对于Temporal ConvNet来说,输入是多帧图像之间的optical flow,同样经过一系列网络层后接到一个softmax中,得到一个概率分布值。 除了下面的temporal ConvNet少了一层normalization层, 上下两个stream的基本网络构成都是一样的。 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、...
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。 Two stream结构 视屏可以分成空间与时间两个部分,空间部分指独立帧的表面信息,关于物体、场景等;而时间部分信息指...
论文阅读:“Attention-Based Two-Stream Convolutional Networks for Face Spoofing Detection” 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/8737949 2020 期刊TIFS发的论文 本文针对的问题:对不同拍摄设备、光照下的数据集,face anti-spoofing的性能差距较大 ...
论文:[2205.00241] A Two-Stream AMR-enhanced Model for Document-level Event Argument Extraction (arxiv.org) 期刊/会议:NAACL 2022 摘要 以往的研究大多致力于从单个句子中抽取事件,而文档级别的事件抽取仍未得到充分的研究。在本文中,我们专注于从整个文档中抽取事件论元,主要面临两个关键问题:1)触发词与语句...
《Qua Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset》论文解读之Two-Stream I3D,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
We present a novel learning method using a two-stream network to predict cloth deformation for skeleton-based characters. The characters processed in our approach are not limited to humans, and can be other targets with skeleton-based representations such as fish or pets. We use a novel network...
TCP Splitter is a software tool that can split a TCP or UDP data stream into two or three identical data streams, so more than one application can simultaneously process the incoming data. For example, you can send NMEA 0183 data to a navigation application and simultaneously log the data us...