动作识别; 第5页

动作/行为识别调研

动作识别调研1.简介1.1基本概念1.2难点2.人体动作识别系统2.1传统方法2.1.1iDT框架2.2深度学习方法2.2.1Two-Stream双流架构2.2.23D卷积架构2.2.3CNN+LSTM

nooobme·2022-12-08 05:27

视频动作算法任务

1、定义动作识别：是对每个输入视频进行分类，识别出视频中人物做出的动作。即输入视频序列，得到视频对应的类别。

li三河·2022-12-08 05:55

手势识别（二） - 静态手势动作识别

我公司的科室开始在公众号上规划一些对外的技术文章了，包括实战项目、模型优化、端侧部署和一些深度学习任务基础知识，而我负责人体图象相关技术这一系列文章，偶尔也会出一些应用/代码解读等相关的文章。文章在同步发布至公众号和博客，顺带做一波宣传。有兴趣的还可以扫码加入我们的群。（文章有写的不好的地方请见谅，另外有啥错误的地方也请大家帮忙指出。）（另外，文章引用的图片or代码如有侵权，请联系我删除。）微信公

什么都一般的咸鱼·2022-12-07 09:59

【论文】Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition

ConvolutionalTwo-StreamNetworkFusionforVideoActionRecognition双流网络的不足空间融合融合方式融合位置时间融合3DConv和3DPooling网络架构融合输入双流网络的不足CNN在别的领域已经取得了巨大的成功，但在动作识别领域却不尽人意

Andrearn·2022-12-06 18:12

PA-ResGCN for Skeleton-based Action Recognition论文解读与复现

基于骨架的动作识别：ResGCNResGCN论文解读ResGCN整体框架基于骨架的动作识别相关工作GCNMultipleInputBranches（MIB）ResGCNPart-wiseAttention

fadedtj·2022-12-05 19:29

(ICIP-2019)通过神经结构搜索进行视频动作识别

通过神经结构搜索进行视频动作识别paper题目：VIDEOACTIONRECOGNITIONVIANEURALARCHITECTURESEARCHINGpaper是奥卢大学发表在ICIP2019的工作paper

顾道长生'·2022-12-05 19:55

论文解读3 TRX《Temporal-Relational CrossTransformers for Few-Shot Action Recognition》少镜头动作识别 CVPR2021

Temporal-RelationalCrossTransformersforFew-ShotActionRecognition用于少镜头动作识别的时间关系交叉变换器使用CrossTransformer

FezzzzzZ·2022-12-04 17:33

论文解读4 STRM《Spatio-temporal Relation Modeling for Few-shot Action Recognition》少镜头动作识别 CVPR2022

Spatio-temporalRelationModelingforFew-shotActionRecognition少镜头动作识别的时空关系建模文章链接：https://arxiv.org/abs/2112.05132C-wayK-shotL

FezzzzzZ·2022-12-04 17:02

（6）Lightweight OpenPose轻量化模型用于实时CPU多人姿态估计

LightweightOpenPose轻量化模型用于实时CPU多人姿态估计time：2018年多人姿态估计是一项重要的任务，可应用于动作识别、动作捕捉、运动捕捉等不同领域。

明月醉窗台·2022-12-01 19:21

论文笔记-Searching Central Difference Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing

Hello今天是论文阅读计划的第10天啦，转眼就过去三分之一啦～接下来的论文笔记，我不会再局限于基于骨架的人体动作识别这块啦，会开始了解和学习下其他方向的论文。

Lyndsey·2022-11-30 19:33

动作识别论文学习笔记《Human Action Recognition from Various DataModalities: A Review》

我的目标：调研目前目前使用多模态融合研究动作识别的方法，内容也以此为重点（不全文解析）。

我说你别说·2022-11-30 19:53

2022-10-16学习记录

2022-10-16学习记录一、动作识别领域backbone之I3D和SlowFastI3D网络 I3D主要是将2DCNN的网络扩展为3DCNN。

Alice01010101·2022-11-30 16:19

基于骨架动作识别的时空图卷积网络

论文来自https://arxiv.org/abs/1801.07455英语渣渣的阅读和翻译基于骨架动作识别的时空图卷积网络摘要：人体骨骼动力学为人类动作识别传达了重要信息。

LSC_333·2022-11-30 14:04

达摩院ECCV基于Transformer探索帧间时空3D转2D的快速动作识别论文解读

eccv_2022/papers_ECCV/papers/136630615.pdf模型&代码：ModelScope魔搭社区二、背景高效的时空建模(Spatiotemporalmodeling)是视频理解和动作识别的核心问题

sunbaigui·2022-11-30 14:02

机器学习中交叉熵cross entropy是什么，怎么计算？

项目背景：人体动作识别（分类），CNN或者RNN网络，softmax分类输出，输出为one-hot型标签。

Kenn7·2022-11-28 22:12

ECCV 2020 论文大盘点-动作检测与识别篇

包含动作识别（ActionRecognition）、动作检测（ActionDetection）、时序动作检测（TemporalActionDetection）、动作定位（ActionLocalization

我爱计算机视觉·2022-11-28 04:41

mmaction2-时空动作检测slowfast笔记

slowfast介绍目前使用mmaction2开发时空动作识别的算法，检测识别出项目视频中人是否有“打架”、“扔垃圾”、“抽烟”，“打电话”等行为动作。

流光似月，繁星似锦·2022-11-28 04:41

计算机视觉人体骨骼点动作识别-1.训练自己的关键点检测模型

人体关键点检测算法关键点并不特指人体骨骼关键点，还有人脸关键点，物体的关键点。其中人体的关键点，也叫作poseEstimation，是最热门，也是最有难度，应用最广的。应用可以包括：行为识别，人机交互，智能家居，虚拟现实。具体细分下来可以分为：单人/多人，2D/3D。关键点检测算法，总体分为3类方法1：基于坐标（coordinate）方法2：基于概率图（heatmap）方法3：基于heatmap和

余生的观澜·2022-11-28 04:10

论文解读1《TA2N: Two-Stage Action Alignment Network for Few-Shot Action Recognition》少镜头动作识别

《TA2N:Two-StageActionAlignmentNetworkforFew-ShotActionRecognition》少镜头动作识别TA2N:用于少镜头动作识别的两阶段动作对齐网络链接：https

FezzzzzZ·2022-11-27 09:38

论文解读2 OTAM《Few-Shot Video Classification via Temporal Alignment》少镜头动作识别

Few-ShotVideoClassificationviaTemporalAlignment基于时间对齐的少镜头视频分类有序时间对齐模块（OTAM）：通过有序的时间对齐明确地利用了视频数据中的时间排序，提出的pipline在其对齐路径上学习关于新类代理的查询视频的深度距离测量,用于少镜头视频分类的有序时间对齐模块（OTAM），学习使用支持集中的相应代理来估计查询视频的有序时间对准分数。通过仅沿有

FezzzzzZ·2022-11-27 09:04

[CVPR2022] Cross-Model Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Action Recognition

Cross-ModelPseudo-LabelingforSemi-SupervisedActionRecognition要点：1、半监督动作识别，使用伪标记分配未标记数据，然后在训练中用作附加的监督2

nightluo·2022-11-27 09:12

论文阅读-PA3D

解决的问题使用人体姿势动态区别于现在主流的方法：光流和RGB姿势表示和动作识别是孤立的，没有自适应交互，这可能会限制对野生视频中复杂动作的理解能力。解决动作识别研究缺乏一个统一的框架，即一个通

码啥码·2022-11-26 19:46

基于CLIP，浙大提出：ActionCLIP，用检索的思想做视频动作识别！性能SOTA！代码已开源！...

关注公众号，发现CV技术之美本文分享论文『ActionCLIP:ANewParadigmforVideoActionRecognition』，假设视频动作识别不是分类问题，而是检索问题？

我爱计算机视觉·2022-11-25 13:39

动作识别0-02：mmaction2(SlowFast)-官方数据训练测试-ucf101

以下链接是个人关于mmaction2(SlowFast-动作识别)所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：17575010159相互讨论技术。

江南才尽，年少无知！·2022-11-25 00:59

MMAction2 学习笔记（二）——通用工具使用及网络DIY （上）

MMAction2学习笔记（二）——通用工具使用及网络DIY0-写在前面继续上一篇骨骼关键点识别算法相关内容的学习，今天学习通用领域的工具使用以及网络的DIY目前正在实习，具体的内容方向是基于骨骼关键点的动作识别

Jason_____Wang·2022-11-25 00:23

ST-GCN论文分析

早期使用骨架进行动作识别的方法简单地利用各个时间步的关节坐标形成特征向量，并对其进行时间分析。这些方法的能力是有限的，因为它们没有明确利用关节之间的空间关系，这对理解人类行为

Eric加油学！·2022-11-24 19:56

TSN 论文阅读

以往的视频动作识别所运用的神经网络会受到如下的限制：长度问题。因为传统方法只关注于短期的动作，依赖于稠密采样（这样会带来超高的计算复杂度，同时对长视频进行采样会有丢失重要信息的风险）。视频未裁剪。

rca_finforc·2022-11-24 18:52

使用Python+OpenCV+yolov5实现行人目标检测

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源：深度学习与计算机视觉介绍目标检测支持许多视觉任务，如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别，这些计算机视觉任务在监控、自动驾驶和视觉答疑等领域有着广泛的应用

Tom Hardy·2022-11-24 18:51

TSN论文阅读

2.1传统方式进行视频中动作识别的障碍2.2解决方式2.3问题总结——论文三大贡献三、介绍TSN3.1网络架构图3.2采样方式3.3后续计算3.4聚合函数四、TSN输入五、缓解过拟合问题六、TSN实验结果阅读之前本文题目是

yizhi_hao·2022-11-24 18:51

TSN论文笔记

前言深度神经网络在视频中的动作识别中优势并不明显。

error:404..·2022-11-24 18:51

TSN训练过程

基于视频的连续帧动作识别算法复现踩坑记录训练过程本人近期尝试进行动作识别算法，由于YOLOV5等算法都是针对图片进行训练的，无法针对一系列的动作进行识别，因此查阅相关资料发现STN算法，因此对此算法进行了训练和测试

萝卜头喜欢张若昀·2022-11-24 18:50

CVPR‘15 Joint action recognition and pose estimation from video

方法：统一建模，划分，推理，SVM1.intro1.1动机动作识别和姿态估计都是基于视觉的人体运动理解重要任务。虽然两任务目标不同，但是这两个任务是高度耦合的，现有方法中分别训练两个模型，并一次

error:404..·2022-11-24 15:46

Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition(时间段网络：使用深度行为识别的良好实现)

然而，对于视频中的动作识别，优于传统方法的优势并不明显。本文旨在探索为视频中的动作识别设计有效的ConvNet架构的原则，并在有限的训练样本下学习这些模型。

lowkeybin·2022-11-24 14:53

视频动作行为识别简述

类似地，视频动作行为检测相比视频动作识别来说更复杂，一般输入的视频是未经分割好的，模型预测时输入的是一段包括一种或者多种动作行为的视频片段，模型需要自动

龚慧林·2022-11-24 14:46

MotionBERT：Unified Pretraining for Human Motion Analysis中文翻译

UnifiedPretrainingforHumanMotionAnalysis(arxiv.org)项目：MotionBERT摘要我们提出了一个统一的训练前框架MotionBERT，以解决人体运动分析的不同子任务，包括3D姿势估计、基于骨骼的动作识别和网格恢复

情书给你·2022-11-24 06:09

TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding

接着之前的《浅谈动作识别TSN，TRN，ECO》，来谈谈最近MIT和IBMWatson的新文TemporalShiftModule（TSM）[1]。

Bruce_0712·2022-11-23 07:32

深度学习：循环神经网络（RNN）

循环神经网络主要用于呈序列形式的数据，如文字、音频，可以实现语音识别、自然语言处理、动作识别等功能。

ShadyPi·2022-11-23 06:44

论文笔记 Semantics-Guided Neural Networks for Efficient Skeleton-Based Human Action Recognition - CVPR

Semantics-GuidedNeuralNetworksforEfficientSkeleton-BasedHumanActionRecognition2020CVPR|code|PDF|modifiedcodeAbstract由于人体骨骼数据易于获取，基于骨骼的人体动作识别引起了极大的兴趣

CiLin-Yan·2022-11-23 03:13

【赛题解读】2021 CCF BDCI 基于飞桨实现花样滑冰选手骨骼点动作识别

第九届CCF大数据与计算智能大赛（简称2021CCFBDCI）已经正式启动一个多月啦。截至目前，六大赛道的25道赛题已累计吸引15970人报名参赛，成功组建团队13344支，完成作品提交33256次。报名火热，竞争激烈！还没报名的小伙伴们快戳链接（或“阅读原文”）上车：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/115/0/intr

飞桨PaddlePaddle·2022-11-22 20:35

视频深度学习：行为识别指南

动作识别困难的原因：1巨大的计算成本：一个简单的卷积2D网络用于101个类的分类只有~5M个参数，而相同的结构在膨胀为3D结构时会产生~33M个参数。

supercolar·2022-11-22 02:00

nina数据库的采样频率_基于深度学习模型的表面肌电信号手势动作识别算法研究...

曹书豪许成哲【摘要】本文提出了一种基于深度学习模型的表面肌电信号手势动作识别算法，采用瑞士Ninapro公开数据库，通过2阶巴特沃斯滤波器进行带阻滤波对原始信号进行预处理，并利用标准偏差滤除无信号段，采用时间窗重叠的方式将原始数据扩充至符合深度学习模型训练的数据量

weixin_39724469·2022-11-21 21:31

2019计算机视觉方向调研

文章目录一、二维方向:图像分类、识别(19)(好像有点晚了)目标检测(38)(很火的，很多人都在做)图像分割(也很火，比检测难，但用到分割的方向很多)(50)行为\动作识别(13)人体位姿估计(26)时序动作检测

KirutoCode·2022-11-21 13:41

时间序列的建模新思路：清华、李飞飞团队等提出强记忆力E3D-LSTM网络

Li-JiaLi、MingshengLong、LiFei-Fei译者|凯隐编辑|Jane出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】如何对时间序列进行时空建模及特征抽取，是RGB视频预测分类，动作识别

AI科技大本营·2022-11-21 09:29

ST-GCN复现以及配置环境遇到的问题（Colab）

ST-GCN复现以及配置环境遇到的问题（Colab）ST-GCN介绍：解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型）_浪浪的博客-CSDN博客这里我就不多介绍了，大家可以别的地方看看

Niki173·2022-11-21 01:30

机器学习_深度学习毕设题目汇总——关键点

题目人体关键点检测模型及其向心脏关键点定位的迁移研究关于人脸关键点检测的若干问题研究关键点特征强化实例分割基于AC-SE-ResNeXt卷积神经网络的人脸关键点检测算法研究基于中心关键点的目标检测算法研究基于人体关键点检测的动作识别算法研究基于人体关键点的人体行为识别基于人体骨骼关键点检测方法的马拉松运动辅助训练系统的研究基于人脸关键点和三维重建的算法研究与实现基于关键点与旋

MetaGrad·2022-11-20 23:57

基于 Openpose 实现人体动作识别

原文：基于Openpose实现人体动作识别_AI科技大本营的博客-CSDN博客_人体动作识别引言伴随着计算机视觉的发展和在生活实践中的广泛应用，基于各种算法的行为检测和动作识别项目在实践中得到了越来越多的应用

javastart·2022-11-20 22:23

视频时序动作识别（video action recognition）介绍

一、视频时序动作识别算法分类根据网络的工作方式，可以将视频时序动作识别算法大致分为四大类：采用2D卷积的方法采用3D卷积的方法双流法引入VLAD的方法1.1采用2D卷积的方法《TSM:TemporalShiftModuleforEfficientVideoUnderstanding

ce0b74704937·2022-11-20 13:57

论文翻译：混合维在庞加莱几何三维骨架的动作识别

GraphConvolutionalNetworks(GCNs)已经展示了其对不规则数据(如人体动作识别中的骨骼数据)建模的强大能力，这提供了一种令人兴奋的新方法，为居住在图中不同部分的节点融合丰富的结构信息

王壹浪·2022-11-20 10:39

紧跟恺明的步伐：记录一下复现行为识别slowfast模型的全流程（附详细代码）

作者丨付辉辉、周钰臣编辑丨极市平台前言近年来，基于深度学习的人体动作识别的研究越来越多，slowfast模型提出了快慢两通道网络在动作识别数据集上表现十分优异，本文介绍了Slowfast数据准备，如何训练

极市平台·2022-11-20 03:30

MMLab

MMLabMMLab的主要研究方向：机器学习、强化学习、半监督/弱监督/自监督学习等方向的前沿方法和理论长视频理解、3D视觉、生成模型等的计算机视觉新兴方向物体检测、动作识别等核心方向的性能突破深度学习的创新应用探索

皮肤科大白·2022-11-20 02:38

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