”视频理解“ 的搜索结果

     综上所述，基于深度学习的视频场景理解与分析技术为我们提供了一种强大的工具来自动分析和理解视频内容。基于深度学习的视频场景理解与分析技术应运而生，为我们提供了一种强大的工具来自动分析和理解视频内容。未来...

     LSTM在视频理解中的创新实践 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 随着大数据时代的到来,视频内容呈现爆炸式增长,如何从海量视频数据中快速高效地提取有价值的信息,成为当前计算机视觉领域亟待解决的关键问题...

     视频理解是计算机视觉中的重要任务，近年来随着深度学习特别是监督学习的应用视频理解取得了飞速的发展，例如视频行为分类和视频片段总结等任务都取得了令人瞩目的成果。 不过，现实生活中很多场景的应用视频片段...

     这篇文章算是深度学习时代使用卷积神经网络去处理视频理解的最早期的工作之一第一种方法是比较直接的，想法就是如何将卷积神经网络从图片识别应用到视频识别里面，视频和图片的区别就是多了一个时间轴，有更多的视频...

     视频理解TSM的训练与使用 tsm的github地址 总体评价：tsm是一个理解不难但效果优秀的视频理解模型，在我的视频分类任务中，其效果基本达到了使用要求。相比我在github上跑通的其他模型，tsm是最好的。百度团队在不久...

     如果直接将VIT用于视频理解，那要怎么做呢，容易想到的方法是抽取多帧图片，每一帧的图像都分成一个一个的小patch，然后直接送入transformer。从原理上来说这样是可行的，但是就如同3D卷积神经网络一样，计算量是...

     TSN提出的背景是当时业界做动作识别都是用 Two-stream CNN 和 C3D 比较多，它们都有个通病，就是需要密集采样视频帧，比如 C3D 中使用的是连续采样间隔的16 frames，这样当输入是个Long视频，计算量很庞大~ 故文中就...

     本文将分享使用多模态网络提高视频理解精度的解决方案，并在youtube-8m 数据集中取得较大提升。实验表明，上述几种方法均有不同程度的提高，尤其以多模态和图卷积提升比较明显。我们希望在未来探索更多的标签依赖...

     # Video Classification（视频分类） # Action Recognition （动作识别） # Video Captioning （视频描述） # Temporal Action Detection （时间动作检测） Video Datasets （视频数据集）...

     相比较于视频研究，基于深度学习的图像这块，已经取得很不错的成果。目前，在基于深度学习的视频研究这块，有一下几种方式： （1）逐帧处理融合 思想：逐帧提取图像特征，然后融合深度特征图。 弊端：简单粗暴带来的...

TSM视频理解解读

标签：   TSM  TSN  resnet

     几个月前我做了TSM的测试工作，由于的确比较笨，用pretrained model测试单个视频我都费了好多天。 paper在此，pytorch代码在此。 总体： TSM达到三维卷积的效果，但是只有2维卷积的复杂度。Temporal Shift Module...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章