CVPR2017行为识别中的关键帧检测网络AdaScan

最新推荐文章于 2025-08-15 16:53:18 发布
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#行为识别 #视频 #深度学习

本文介绍了AdaptivePooling方法在视频行为识别中的应用，通过神经网络自动选择关键帧，提高视频处理效率。AdaptivePooling利用MLP网络评估帧的重要性，并据此进行加权池化。

今天阅读了该论文，获得一些启发，先对其进行记录，以防后面会遗忘。该论文的核心思想是我要在视频中去除一些冗余帧，提升视频行为的判断力，保留有用信息，去除无关信息。论文的网络图如下所示：


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