[行为识别]VideoLSTM Convolves, Attends and Flows for Action Recognition

最新推荐文章于 2025-06-30 01:24:53 发布
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#行为识别

本文介绍了VideoLSTM的两个创新点：一是将乘法操作替换为卷积，保留特征映射的空间关系；二是改进注意力模型，使注意力依据当前帧而非前一帧的隐藏状态进行更新，通过底部LSTM层生成基于运动的注意力。

一、文章主要创新点

1.将乘法变成卷积

用convolution ALSTM(卷积注意力网络)代替传统的ALSTM(注意力网络)，说白了就是把LSTM和soft attention模型中所有的乘法都变成卷积，LSTM网络的输入不再是一个向量，而是一个二维的数组，这样可以保存feature map在空间上的关系。
这里写图片描述
LSTM内部各个门的更新方程，乘法全部变成卷积
这里写图片描述
注意力模型，也变成卷积
这里写图片描述
这里写图片描述
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2.改变attention模型

之前的注意力模型都是用当前状态的输入和上一时刻的隐藏状态，
通过加上一层bottom layer(其实就是一层LSTM)

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