CHAR Learn冠军方案

最新推荐文章于 2025-11-28 06:26:25 发布
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本文介绍了一种基于多模态数据的大规模手势识别方法，利用C3D和TSN进行手势识别，并采用Retivex增强图像质量，mean filter提升深度图效果。通过动态特征(rgb、d、of、skeleton)与静态特征(rankpooling)结合的方式，进一步提高识别精度。

1.      CHALEARN冠军方案9

1.1.      Large-scalegesture recognition based on multimodaldata with C3D and TSN.

  Retivex做图像enhancement，mean filter做深度图enhancement。

   特征级联做分类。


1.2.      Learningboth Dynamic and Static Action Contextfor Gesture Recognition

  动态特征使用了rgb，d，of，skeleton。

  静态特征使用了rank pooling。

1.3.      SimpleTrick: Masked C3D for Isolated Sign Language Recognition

只提取了手

1.4.      Large-scaleIsolated Gesture Recognition Using HeterogeneousNetworks

1.5.      Large-ScaleIsolated Gesture Recognition using 3DCNNand Convolutional LSTM


Reference

9.     ChaLearn.Available at: http://chalearnlap.cvc.uab.es/challenge/25/track/23/result/.(Accessed: 22nd September 2017)


手势识别 - 使用3D CNN或LSTM模型在ChaLearn手势识别数据集上进行手势识别任务。
斌擎科技
04-27 1438
在训练过程中，我们首先使用optimizer.zero_grad()将模型梯度清零，然后将视频和标签传递给模型，并计算模型的输出。在训练过程中，我们首先使用optimizer.zero_grad()将模型梯度清零，然后将视频和标签传递给模型，并计算模型的输出。我们将首先介绍ChaLearn手势识别数据集的结构和内容，然后解释3D CNN和LSTM模型的原理，并展示如何在Python中实现它们。最后，我们将演示如何在ChaLearn手势识别数据集上训练和测试我们的手势识别模型，并展示一些示例输出。
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