硕毕论文_基于 3D 卷积神经网络的行为识别算法研究

本文介绍了一种基于3D卷积神经网络的行为识别算法研究,通过将3D滤波器分解为三个方向的1D卷积核,显著提高了运行速度。论文详细讨论了卷积核的张量分解过程,并提出了三种不同的卷积流程,实验结果显示,该算法在速度和识别率方面均有明显提升。

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论文标题:基于 3D 卷积神经网络的行为识别算法研究
来源/作者机构情况:

 中  国  地  质  大  学(北京),计算机学院,图像处理方向

解决问题/主要思想贡献:

1. 使用张量CP分解的原理,把3D的filter变成了三个方向的1D卷积核

2.提出了三种方式的卷积

成果/优点:

运行速度大大提升

缺点:
 
反思改进/灵感:

#############################################################

论文主要内容与关键点:

1.

2.

3.

4.基于 Fake-3D 神经网络的行为识别算法

对卷积核的张量分解

基础的卷积过程:

4.3 提出三种不同卷积流程

 

5.结果分析

速度和识别率有提升

6.

代码实现:

转载于:https://www.cnblogs.com/captain-dl/p/11082562.html

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