資料介紹
在針對(duì)視頻的人體活動(dòng)定位和識(shí)別領(lǐng)堿中,現(xiàn)有的時(shí)序行為提名方法無(wú)法很好地解決行為特征長(zhǎng)期依賴性而導(dǎo)致提名召回率較低。針對(duì)此問題,提出了一種上下文信息融合的時(shí)序行為提名方法。該方法首先采用三維卷積網(wǎng)絡(luò)提取視頻單元的時(shí)空特征,然后采用雙向門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建上下文關(guān)系預(yù)測(cè)出時(shí)序行為區(qū)間。針對(duì)門控循環(huán)單元(GRU)存在參數(shù)較多和梯度消失的問題,通過輸入特征控制門結(jié)構(gòu)増強(qiáng)并行計(jì)算能力,通過引入加權(quán)平均増強(qiáng)歷史和當(dāng)前時(shí)刻信息融合能力,提岀了一個(gè)簡(jiǎn)化的門控循環(huán)單元(S-GRU)。最后在數(shù)據(jù)集 Thumos 14上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和比較,結(jié)果表明基于雙向S-GRU循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序行為提名方法提高了提名召回率。
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