Human Activity Recognition (HAR) plays a critical role in applications such as security surveillance and healthcare. However, existing methods, particularly two-stream models like Inflated 3D (I3D), face significant challenges in real-time applications due to their high computational demand, especially...
在此基础上围绕基于YOLOv5和I3D算法的课堂行为识别这一课题进行研究,将目标检测与行为识别算法相结合进行学生课堂行为识别.主要研究内容如下:(1)在YOLOv5算法的基础上,使用具有位置信息的CA注意力机制获取有效特征层图像宽度和高度进行有效的特征融合,并将CIo U损失函数替换为SIo U损失函数,以此改进YOLOv5算法,并进行...
膨胀的3D ConvNet(I3D):在C2D的基础上增加了对时间维度的直接处理,通过将2D卷积核“膨胀”成3D形式,使得模型能够在空间和时间上同时捕捉特征。 这一步提升了模型对视频中动态内容的理解能力。 非局部网络:在C2D或I3D模型的基础上进一步增强,通过插入非局部块来捕捉全局的时空依赖。 非局部网络不仅关注局部信息,还...
这使得TSM非常适合作为小数据集上的预训练模型,因为它可以在预训练阶段学习到丰富的特征表示,这些特征随后可以通过迁移学习应用到特定的动作检测任务上。 如果项目涉及到复杂的人体动作分析,并且数据集允许,使用Pose3D作为预训练模型可能更合适,此外,如果数据集规模较大或者计算资源较为充足,可以考虑使用I3D等基于3D卷积...
实际上到了pytorchvideo框架中,光流通道没有了,I3D框架改成了slowfast,但是基本思路还是这个,先用目标检测算法(图中的resnet50+RPN,后来的Faster R-CNN,我们又替换为yolov5)进行目标检测,然后将视频序列和检测框信息输入行为分类模型,输出每个检测框的行为类别,达到行为检测的目的。
基于YOLOv5和I3D算法的课堂行为识别及应用 在传统教育中,教师需要面对大量的学生,而这些庞大数量的学生往往导致教师无法完全实现因材施教,在教学过程中难以兼顾所有学生,只能关注到少数对自己教学方法有反馈的... 陈金涛 - 重庆师范大学 被引量: 0发表: 2023年 YOLOv4算法改进及其在雾天交通事故识别中的应用 对雾...
在此基础上围绕基于YOLOv5和I3D算法的课堂行为识别这一课题进行研究,将目标检测与行为识别算法相结合进行学生课堂行为识别.主要研究内容如下:(1)在YOLOv5算法的基础上,使用具有位置信息的CA注意力机制获取有效特征层图像宽度和高度进行有效的特征融合,并将CIo U损失函数替换为SIo U损失函数,以此改进YOLOv5算法,并进行...
Inflated 3D ConvNet (I3D)convolutional neural network (CNN)YOLOv5NETWORKHuman Activity Recognition (HAR) plays a critical role in applications such as security surveillance and healthcare. However, existing methods, particularly two-stream models like Inflated 3D (I3D), face significant challenges in...
Additionally, the integration of YOLOv5 into the I3D model enhances accuracy by 1.42%, providing a more efficient solution for real-time HAR tasks. Keywords: human activity recognition (HAR); Inflated 3D ConvNet (I3D); convolutional neural network (CNN); YOLOv5...