I3D

I3D/ICDAR/CogSci/ICIP2023即将截稿

点击文末公众号卡片，不错过计算机会议投稿信息会议简称截稿时间通知时间录用率官网I3D202322.12.2123.2.2122年47.0%https://i3dsymposium.org/2023/ICDAR202322.1.1523.3.2621年53.5%https://icdar2023.org/CogSci202323.2.123.4.521年68.2%https://cognitives
SiameseAge·2024-01-10 05:17

Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset

如何进一步提升I3D的性能？实验细节简介这篇论文最大的贡献就是提出了kinetics数据集，这个数据集与之
Q渡劫·2023-10-20 17:49

论文精讲目录

ViT论文逐段精读【论文精读】MoCo论文逐段精读【论文精读】对比学习论文综述【论文精读】SwinTransformer论文精读【论文精读】CLIP论文逐段精读【论文精读】双流网络论文逐段精读【论文精读】I3D
云淡风轻__·2023-10-19 11:44

逐字稿 | 视频理解论文串讲（上）【论文精读】

大家好，前两期我们讲了视频理解领域里的两篇经典的论文，一个是双流网络，第一个是I3D网络，所以说对视频理解这个问题有了个基本的了解。
云淡风轻__·2023-10-17 14:21

逐字稿 | I3D 论文精读【论文精读】Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Datase

ANewModelandtheKineticsDataset大家好，今天我们就一起来读一下视频领域里另外一篇重要的论文，I3D。这篇论文其实有两个非常重要的贡献，可以直接从它的论文标题里看出来。
云淡风轻__·2023-10-13 19:35

详解视频中动作识别模型与代码实践

实验目标通过本案例的学习：掌握C3D模型训练和模型推理、I3D模型推理的方法；注意事项本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1，需使用GPU运行，请查看《ModelArtsJupyterLab硬件规格使用指南
HeartBiuBurn·2023-09-08 21:48

I3D: A New Model and the Kinetics Dataset

之前也看过动作识别的论文，但居然没有看一下I3D这么经典模型的论文，感觉自己没有计划，没有规划，这样下去，吃枣药丸。
羽劭icon·2023-08-12 05:06

论文 | I3D《Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset》Two-Stream Inflated ...

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢~~这篇文章是DeepMind团队发在CVPR2017年的文章，它把视频分类任务在HMDB-51H和UCF-101数据集上分别做到了80.9%和98.0%，还是非常值得学习一下的。我主要从以下这三个方面整理了一下文章的核心内容：场景引入Introduction:本文基于什么样的背景做了什么事情？ActionClassificationArchitecture:具体
与阳光共进早餐·2023-02-05 19:09

怎么用c语言提取颜色特征,提取C3D视频特征(官方文档&实践)

而基于视频的问题，提特征的方法主要分为双流和C3D两个分支，目前C3D衍生出P3D，I3D等等，这里只介绍最早的C3Dcaffe版提取特征的步骤以及遇到的问题。
weixin_39736047·2023-01-09 09:54

提取C3D视频特征(官方文档&实践)

而基于视频的问题，提特征的方法主要分为双流和C3D两个分支，目前C3D衍生出P3D，I3D等等，这里只介绍最早的C3Dcaffe版提取特征的步骤以及遇到的问题。
weixin_30374009·2023-01-09 09:23

【视频算法解析二】I3D

[视频算法解析一]C3D算法[视频算法解析二]I3D算法[视频算法解析三]ECO算法paper原文是“QuoVadis,ActionRecognition?
slamdunkofkd·2022-12-19 08:48

I3D与T3D读后笔记

I3D论文：《QuoVadis,ActionRecognition?ANewModelandtheKineticsDataset》这篇论文的主要内容分为3个部分：1、介绍了Kinetics数据集。
程序小翰·2022-12-19 08:46

I3D模型_2017_CVPR

论文核心内容：对于不同模型，这种方法（见观点）提升性能程度相差很大，于是提出Two-StreamInflated3DConvNet(I3D)模型实验分析，现有最好的动作识别方法在数据集Kinetics上的表现
Booker Ye·2022-12-19 08:15

I3D代码学习笔记（一）——配置环境

文章目录前言一、I3D是什么？
pd162·2022-12-19 08:45

(I3D)Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset 论文解读

同时本论文引入了一个新的行为识别模型Two-StreamInflated3DConvNet(I3D)，I3D是基于2D卷积膨胀的，他将深层图像分
一口大米饭·2022-12-19 08:44

I3D网络主体代码详解

I3D是DeepMind发表于CVPR2017上的一个工作，对于视频理解领域的发展起到了不可磨灭的作用，目前仍作为视频理解的基线网络而被大家广泛使用。
春野运·2022-12-19 08:13

视频理解2-I3D

I3D简介视频的模型，最好要在视频的数据集上进行预训练。I3D模型在现有的数据集上，效果不错。(在本数据集上训练，然后微调，结果很好)在视频中间选一帧，然后做动作分类。效果已经很好了。
看不见我呀·2022-12-19 08:42

I3D论文精读笔记

I3D（inflation3D）有两个重要贡献：1.可以用2D（图片）预训练好的模型参数扩展到3D（直接将conv层和pooling层多加一个维度（时间），但不要进行下采样，其原因是一般视频输入的时间已经很短
irony_202·2022-12-19 08:42

时序动作定位 | I3D(Inflated 3D ConvNet) 与 UNT(UntrimmedNets) 特征模型

目录UNT(UntrimmedNets)I3D(Inflated3DConvNet)总结UNT(UntrimmedNets)论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr
六个核桃Lu·2022-12-19 08:41

I3D Finetune

背景介绍在现有的的行为分类数据集（UCF-101andHMDB-51）中，视频数据的缺乏使得确定一个好的视频结构很困难，大部分方法在小规模数据集上取得差不多的效果。这篇文章根据Kinetics人类行为动作来重新评估这些先进的结构。Kinetics有两个数量级的数据，400类人类行为，每一类有超过400剪辑，并且这些都是从现实的，有挑战性的YouTube视频中收集的。我们分析了现有的结构在这个数据集
山水之间2018·2022-12-19 08:40

I3D 简介

目录0.简介1.视频理解数据集的对比2.视频领域里3种方式的对比0.简介I3D是除了双流网络视频领域里的另一力作，本文主要的工作有2个方面，一方面就是这个标题名称，inflated，本文提供了一种方法将
薇酱·2022-12-19 08:09

详解视频中动作识别模型与代码实践

实验目标通过本案例的学习：掌握C3D模型训练和模型推理、I3D模型推理的方法；注意事项本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1，需使用GPU运行，请查看《ModelArtsJupyterLab硬件规格使用指南
华为云开发者联盟·2022-12-15 15:15

Spatio temporally Action Detection Location 系列(2) :A Better Baseline for AVA

SpatiotemporallyActionDetectionLocation系列（2）：ABetterBaselineforAVA一简介二ModelandApproach三Experiments：四与ava不同：五不同配置影响：六I3D
huyouni110·2022-12-08 05:54

python使用opencv提取光流

使用的方法是TVL1方法，最终提取的光流图片还可以配合I3D模型进行特征的提取。光流的计算先需要将视频一帧一帧提取出来，然后再通过连续两帧之间的差异进行计算。
bug_Cat·2022-12-03 07:33

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

李沐论文精度系列之七：Two-Stream双流网络、I3D

Bi-directionalopticalflow）1.3.4光流的局限性及和对应的预处理（抽取）方式1.3.5视频模型测试1.4实验1.4.1网络结构的消融试验1.4.2模型效果对比1.5未来工作、总结1.5.1未来工作1.5.2总结二、I3D
神洛华·2022-11-27 07:15

深度学习时代的视频理解综述

我们先精读深度学习时代视频理解领域最为重要的两篇论文：双流网络和I3D。它们分别是领域内两大类方法双流（利用光流）网络和3DCNN网络的代表作。
Adenialzz·2022-11-23 20:57

Double Attention Network Based On Sparse Sampling

文章目录问题及解决方案缺乏考虑帧间相似性回顾I3DConvNet+LSTM3DConvNetsTwo-StreamNetworkTwo-StreamInflated3DConvNets预测方式所谓的I3D
右边是我女神·2022-11-08 21:49

视觉SLAM开源方案汇总及设备选型建议

作者IMega_Li编辑I3D视觉开发者社区文章目录一、SLAM的引入1.1定义1.2开发背景二、视觉SLAM2.1经典视觉SLAM框架2.2视觉SLAM方案的分类2.3开源视觉SLAM方案汇总三、视觉
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-08-27 07:56

行为识别常用数据集

行为识别中的C3D，I3D，P3D等等论文都用到了UCF-101和hmdb51数据集，但是我最近在网上查找这两个数据集挺困难，尤其UCF-101，体积又大，而且在官网下载很慢很慢。
深度学习强化学习爱好者·2021-01-24 15:20

行为识别论文笔记之多纤维网络 | ECCV 2018

之前该方向的深度学习方法大致可以分为两个大类：一类是双流网络，即以RGB图像和光流图像作为2D网络两个分支的输入，再在网络的某处进行融合，典型的如TSN；另一类则是将多帧RGB图像看做是3D输入，然后使用3D卷积网络进行处理，典型的如C3D，I3D
weixin_33843947·2020-09-10 19:10

TensorFlow中batch norm踩坑

最近在写多卡的TensorFlow版I3D的代码，其中遇到batchnorm的坑，记录一波。
飞奔的卤蛋·2020-08-23 22:40

关于CNN行为识别算法的学习记录

到目前为止，CNN行为识别类的算法主要都是基于双流和3D卷积两种方法，近年来，融合使用光流和C3D的算法逐渐增多（I3D），也有的算法使用了如RGBDiffierence（TSN）或人体关节点等多模态的数据
wwww1244·2020-08-17 17:26

[综述]弱监督动作定位Weakly Supervised Temporal Action Localization 论文阅读

首先数据集以THUMOS为例，官网上给出的训练集是UCF101但事实上动作定位的训练集是THUMOS的验证集，二十个类别视频，这也就是为什么开源代码直接用I3D处理后的features一共才20类，而不是
xia.sir·2020-08-13 22:24

用python实现one-hot编码

之前用TensorFlow跑了I3D的模型，很顺利。Loss完美下降，视频数据读入也没遇到大问题。偶然的成功，让我以为tensorflowSo-easy嘛。
虎妞C·2020-08-06 13:45

Non-local I3D 配置记录

涉及到caffe/caffe2的配环境都挺麻烦的，尤其是cuda8+python2.7的，选择使用docker进行环境配置安装步骤1.pulldocker镜像dockerpullbvlc/caffe:gpu，创建容器2.完整caffe2仓库3.流程gitclone--recursivehttps://github.com/CivilNet/video_nonlocal_net_caffe2cdvi
Awiny_ImageProcess·2020-08-04 03:47

I3D【Inflated 3D ConvNet】——膨胀卷积网络用于行为识别

I3D:QuoVadis,ActionRecognition?
深沉的背影·2020-07-06 05:43

i3d finetune(微调)

主要参考https://github.com/deepmind/kinetics-i3d/blob/master/evaluate_sample.py来恢复网络图(基本可以在提供的文件包中的用来predict，test或evaluate的文件中找到这个过程)。整个finetune流程跟我之前的博客https://blog.csdn.net/weixin_42388228/article/detai
ystsaan·2020-07-06 03:38

I3D

ANewModelandtheKineticsDataset源码地址：https://github.com/deepmind/kinetics-i3dI3D是2017年视频分类最好的网络，使用了基于2D卷积网络的I3D
布球·2020-07-06 02:38

I3D视频分类论文梗概及代码解读Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset

论文https://arxiv.org/pdf/1705.07750.pdf，fromDeepMind，CVPR2017代码https://github.com/LossNAN/I3D-Tensorflow2017年视频分类最好的网络，同时提供了VGG的预训练模型，网络端到端，简单易懂，便于部署及工程化。只是跑一下基本有个Tensorflow，单显卡就能训练和测试，效果还好，一绝。本文是论文梗概和
进击的煎饼果子·2020-07-05 17:43

Video Understanding(视频理解，I3D，SlowFast，Non-local)

CV领域图像已经登天很难逐渐完善，视频也开始蓬勃发展。由于早期限制于数据集和计算设备，多是从图像的2D模型直接转换成3D版本，如SIFT3D，3DHOG，或者DenseTrajectory这种统治了很久的模型等，等到深度学习开始步入新的周期，数据集也开始扩增出现UCF101，ActivityNet，Charades，YouTube8M，Kinetics等等，也就出现了更优秀的视频理解模型3DCNN
上杉翔二·2020-07-05 07:31

【视频行为识别4】I3D：Two-Stream Inflated 3D ConvNets —CVPR2017

Two-StreamInflated3DConvNets(I3D):文章提出了一种I3D（Two-StreamInflated3DConvNets）模型，该3DCNN模型是由2DCNNInception-V1
超级无敌陈大佬的跟班·2020-07-04 12:16

基于深度学习的Action Recognition（行为识别）【二】

其中T3D标称效果好于I3D，但由于结果是作者复现得来，故在这里不做比较。顺序自上向下按UCF101的准确率排列。Figure1首先，我把目前ActionRecognition的研究方向（发论文的
王弗兰克·2020-06-29 18:39

08组-《Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset》

同时，作者介绍了一个新的基于2DConvNet的I3D模型，该模型将ConvNet的
lclmaopao·2020-04-11 04:21

视频内容理解相关方法

I3D：好像没有具体说，输入是64-frame。C3D:一个视频随机取5个2秒钟的clip，图像resize到128x171，
空苍地樱·2019-08-28 19:30

I3D模型

参考文件视频分类I3D网络QuoVadis,ActionRecognition?
湖心亭nineships·2019-03-19 15:59

I3D论文解读(Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset)

论文：QuoVadis,ActionRecognition?ANewModelandtheKineticsDataset期刊：CVPR2017papar:https://arxiv.org/pdf/1705.07750v1.pdf相关工作：相关工作就是下面这个图文章两个重大贡献：1提出了kinetics数据集。2提出了双流3D卷积模型3DConvNet模型细节：是原论文中C3D的变种。8层卷积、5
湖心亭nineships·2019-01-09 15:50

视频理解 S3D，I3D-GCN，SlowFastNet, LFB

文章主要想探索的问题如下：1.如何改造I3D，使其更轻量且性能更好？2.如何改造I3D，使其理解视频场景里的物体交互？3.如何高效融合不同帧率，不同temporal分辨率的视频？
SIGAI_csdn·2018-12-19 15:56

A New Model and the Kinetics Dataset》论文解读之Two-Stream I3D

ANewModelandtheKineticsDatasetgithub:kenetics-i3d在一个规模更大的新video数据集Kinetics上，重新评估了当下state-of-the-art的模型结构，并和在小数据集上训练的结构进行比较提出一个新模型I3D
山水之间2018·2018-07-25 19:17

[资源]学习资源（持续更新）

界面很干净功能很贴心的OJ平台LearnCpp学C++，不想买教材看这个也不错，TotallyFreeKesenHuang'sHomepageCG的同学们没事儿翻论文来这里就行了，EG/SIGGRAPH/PG/I3D
小硕鼠·2016-05-04 11:00
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