期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
引导式的卷积神经网络视频行人动作分类改进方法
1
作者 毛琳 陈思宇 杨大伟 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1241-1246,共6页
如何提升网络模型对时域信息的理解能力,是基于3D卷积神经网络视频行人动作分类方法需要解决的问题之一。提出一种主导层优化模块,在网络训练过程中,利用当前时域动态信息学习能力最强的卷积层作为主导层来引导网络权重参数的更新,使各... 如何提升网络模型对时域信息的理解能力,是基于3D卷积神经网络视频行人动作分类方法需要解决的问题之一。提出一种主导层优化模块,在网络训练过程中,利用当前时域动态信息学习能力最强的卷积层作为主导层来引导网络权重参数的更新,使各卷积层对动态信息的学习能力逐渐增强,从而改进卷积神经网络模型对时域动态信息的理解能力。仿真结果显示,添加主导层优化模块后的ResNeXt-50网络与ResNeXt-101网络在UCF-101和HMDB-51数据库上的训练收敛速度都有所增加,测试结果的准确率均有不同程度提升。 展开更多
关键词 视频行人动作分类 动态信息学习能力 引导优化 3D卷积神经网络 时域动态信息理解能力
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部