研究基于连续多帧图像的行为识别首先是利用C3D模型对多帧图片特征进行提

研究基于连续多帧图像的行为识别首先是利用C3D模型对多帧图片特征进行提取,然后进行分类。然后分别从激活函数,网络深度两个方向对网络结构提出优化策略,并对优化前后性能进行对比,最后引入CNN设计中的经典设计思想,设计出3D-RDBC模块,与3D残差网络进行对比,极大提升了检测性能。

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連続マルチフレーム画像に基づく行動認識に関する研究では、まずC3Dモデルを使用してマルチフレーム画像の特徴を抽出し、次にそれらを分類します。次に、アクティベーション関数とネットワーク深度からネットワーク構造の最適化戦略を提案し、最適化の前後のパフォーマンスを比較します。最後に、CNN設計の古典的な設計アイデアを導入して、3D残余ネットワークと比較する3D-RDBCモジュールを設計します。、検出性能が大幅に向上しました。

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連続したマルチフレーム画像に基づく行動認識の研究は、まずC3Dモデルを用いてマルチフレーム画像特性を抽出し、分類することである。次に、活性化関数から、ネットワークの深さの2つの方向からネットワーク構造の最適化戦略を提案し、最適化前後の性能を比較し、最終的にCNN設計の古典的なデザイン思想を導入し、3D-RDBCモジュールを設計し、3D残差ネットワークと比較し、検出性能を大幅に改善した。

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連続した複数フレーム画像に基づく挙動識別は、まず、C3 Dモデルを用いて複数フレームのピクチャ特徴を抽出し、分類することである。その後、それぞれアクティブ関数とネットワークの深さの2つの方向からネットワーク構造の最適化戦略を提示し、最適化前後の性能を比較し、最後にCNN設計における古典的な設計思想を導入し、3 D−DBCモジュールを設計し、3 D残差ネットワークと比較して、検出性能を大幅に向上させた。<br>

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