Two-Stream

I Know the Relationships: Zero-Shot Action Recognition via Two-Stream Graph Convolutional Networks a

题目全称IKnowtheRelationships:Zero-ShotActionRecognitionviaTwo-StreamGraphConvolutionalNetworksandKnowledgeGraphs问题类别生成分类器、知识融合问题描述一种ZSAR（零次Zero-shot行为/动作识别）框架，该框架用于自动生成新类别的分类器。其中，ZSL（Zero-shotlearning）就是
lijfrank·2020-08-02 12:41

cv论文笔记（动作识别1）：Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition

一、基本信息标题：ConvolutionalTwo-StreamNetworkFusionforVideoActionRecognition时间：2016引用格式：FeichtenhoferC,PinzA,ZissermanA.Convolutionaltwo-streamnetworkfusionforvideoactionrecognition[C]//ProceedingsoftheIEEE
zzig·2020-07-16 05:50

[行为识别论文详解]TSN(Temporal Segment Networks)

TSN基于two-stream方法构建。
zhang_can·2020-07-06 12:04

视频的行为识别

1.概述使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支：分别是two-stream(双流)方法，C3D方法以及CNN-LSTM方法。
hi我是大嘴巴·2020-07-06 02:29

使用Motion-Vector实现Real-time人体行为识别

导言：由上一篇博客的方法实现人体行为识别，准确率高，但缺陷在于速度慢，最大的原因在于经典的two-stream的人体行为识别均使用光流图作为temporalnet的输入。
jk_algo·2020-07-05 12:46

论文笔记之Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos

双流网络的开篇之作，使用图像和光流两个分支训练，最终综合两个分支得到最终结果。被NIPS2014接收论文地址：https://arxiv.org/abs/1406.21991.摘要本文研究了用于训练视频中行为识别的深度卷积网络架构。主要的挑战在于捕捉静态帧中的外观和连续帧间的运动的互补信息。本文基于两个分开的识别流（时间和空间），最后通过融合将它们结合在一起。空间流从静态的视频帧中执行行为识别，同
To_1_oT·2020-07-04 17:17

【视频行为识别5】(双流网络)Two-stream Convolution Networks for Action Recognition in Videos(2014)

Two-streamConvolutionNetworksforActionRecognitioninVideos论文链接：Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos背景：视频相比于图像而言，是一帧帧图像的集合。因此，很自然可以想到从两个维度去提取视频信息：空间：单帧图像包含的信息；时间：多帧图像之间包含的运动信息；所以文
超级无敌陈大佬的跟班·2020-07-04 12:16

【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扩张而来，并且可以使用在ImageNet上预训练的参数，实验结果表明这个模型在各个标准数据集上都取得了当时最好的结果。五种常见的视频分类网络结构：作者基于在ImageNet上预训练的带BN的I
超级无敌陈大佬的跟班·2020-07-04 12:16

TSN视频识别详解

Two-stream及卷积模型在拟合大尺度时间上有些力不从心，这主要因为它们的接近时间上下文背景有限，比如仅仅在单帧或几段clips上操作。
VideoRecommendation·2020-07-04 08:35

Person Search by Separated Modeling and A Mask-Guided Two-Stream CNN Model通过分离建模和掩码指导的两流CNN模型进行人员搜索

结论：对于人员搜索问题，通过分别而不是联合解决行人检测和人员重新识别任务，可以实现更好的性能。Motivation：1.Insteadofsharingrepresentationsinasinglejointmodel,wefindthatseparatingdetectorandre-IDfeatureextractionyieldsbetterperformance.（就是检测和re-ID任
佑林杉·2020-07-02 09:41

视频动作识别--Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos

Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideosNIPS2014http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/two_stream_action/本文针对视频中的动作分类问题，这里使用两个独立的CNN来分开处理视频中的空间信息和时间信息spatial和tempal，然后我们再后融合latefu
落叶大乔木·2020-06-25 06:49

【论文学习】Two-Stream总结

最近研究twostream网络，顺便整理一下，未完待续2017/12/081、14年Two-streamconvolutionalnetworksforactionrecognitioninvideos首次提出twostream网络，主要分为两个流，空间流处理静止图像帧，得到形状信息，时间流处理连续多帧稠密光流，得到运动信息。两个流最后经过softmax后，做分类分数的融合，可以采用平均法或者是S
夏洛的网·2020-06-24 07:47

训练 slowfast模型的记录

SlowFast网络Slow分支用于捕获语义信息，而Fast分支用于捕获运动信息，这和双流（two-stream）网络的思路类似。
tony2278·2020-04-15 09:07

论文 | 《Two-stream Convolution Networks for Action Recognition in Videos》文章及optical flow视频光流学习笔记

在我之前的几篇视频识别的博客中也多次提到过这一篇two-stream结构。整篇文章的思想和模型结构都很简单，之所以再拿出来完整地读一读是最近一门课程需要做个综述。
与阳光共进早餐·2020-03-03 12:00

行为识别总结

行为识别两大流派：(1)Two-Stream(2)C3DTwo-StreamTwo-Stream流派思想：利用视频帧图像(spatial)和根据帧图像提取到的光流场图像(temporalflow)，各自训练出一个模型
忆亿亿光年·2020-02-06 06:13

【技术综述】视频分类/行为识别研究综述，从数据集到方法

本文总结了该领域的技术进展和相关数据集，技术进展从传统特征法到深度学习中的3DCNN，LSTM，Two-Stream等。
言有三·2019-08-23 18:38

《Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition》论文阅读之2s-AGCN

paper：2s-AGCNcode:2s-AGCN摘要在基于骨架的动作识别中，将人体骨架建模为时空图的图形卷积网络（GCN）取得了显著的效果。然而，在现有的基于GCN的方法中，图的拓扑结构是手动设置的，并且它固定在所有层和输入样本上。对于行动识别任务中的分层GCN和不同的样本，这可能不是最佳选择。此外，在现有的方法中，很少研究骨骼数据的二阶信息（骨骼的长度和方向），这对于动作识别来说自然更具信息性
山水之间2018·2019-06-17 14:28

【pytorch】筛选冻结部分网络层参数同时设置有参数组的时候该怎么办？

我最近工作中需要对two-stream的其中的一只进行冻结，并且设置不同的
lingzhou33·2019-04-02 22:58

【人体行为识别】Reversing Two-Stream Networks with Decoding Discrepancy Penalty for Robust Action Recogniton

造成这种问题的原因，作者认为，一是由于传统方法中有着不同输入的多流网络的决策差异问题，二是在交叉数据实验中，作者发现光流特征很难被迁移，这影响了two-stream网路的泛化能力
夏洛的网·2018-12-31 20:10

denseflow视频截帧提取光流工具

这个工具可以对视频进行截帧，并计算光流保存到本地，使用了GPU编译的OpenCV，所以提取速度很快，后续可以用于行为动作识别中，例如two-stream网络、TSN等。
夏洛的网·2018-12-22 14:25

Deep Learning of Action Recognition

【会随着不断学习与了解的深入继续添加】总体思路：抽取并分类时空特征为目的的视频识别方法two-stream(双流)方法C3D方法CNN-LSTM方法以提取骨架信息进行再训练为目的的姿态估计方法
Eudemonia_mia·2018-11-12 13:58

Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos[summary part]

算法介绍双流网络使用以单帧RGB作为输入的CNN来处理空间维度的信息，使用以多帧密度光流场作为输入的CNN来处理时间维度的信息，并通过多任务训练的方法将两个行为分类的数据集联合起来(UCF101与HMDB)，去除过拟合进而获得更好效果。贡献提出two-streamConvNet来对时空特征进行建模表示提出了多帧光流作为输入，对性能提升作用很大源码未公开源码光流图像中物体的运动可以用密集光流场来可视
Eudemonia_mia·2018-11-11 21:11

译：Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition

用于视频动作识别的卷积双流网络融合**摘要：**近年来，卷积神经网络对视频中人类行为识别的应用提出了不同的解决方案，用于整合外观（spatial）和运动(temporal)信息。为了更好地利用时空信息，我们研究了许多在空间和时间上融合卷积网络层的方法。我们得出以下结论：（i）不是在softmax层进行融合，而是在一个卷积层上融合空间和时间网络，即不会损失性能，而且在参数上有大量的节省;（ii）最好
MemoryHeroLi·2018-09-26 14:34

译：Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos.md

本文一共做出了3个贡献：首先，本文提出了一个two-stream卷积网络架构，这个架构由时间和空间网络构成。
MemoryHeroLi·2018-09-26 13:26

Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos [Paper Part]

1.Contributionproposeatwo-streamConvNetarchitecturespatial&tmporalConvNettrainedonmulti-framedenseopticalflowisabletoachieveverygoodperformancemulti-tasklearncanincreasetheamountoftrainingdatacanimpro
Eudemonia_mia·2018-09-22 14:25

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

本文是CVPR2017的一篇文章Paper:QuoVadis,ActionRecognition?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，在Kinetics上预训练后，在HM
山水之间2018·2018-07-25 19:17

【论文笔记】光流在视频行为识别中的作用

OntheIntegrationofOpticalFlowandActionRecognitionAuthor：Facebook，ZhejiangUniversity，MPIforIntelligentSystems，NVIDIA0.引言在做视频行为识别时，特别是基于two-stream
Elaine_Bao·2018-07-02 23:22

《Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos》论文笔记

这篇论文是2015年发表在NIPS上的一篇文章，利用双流卷积神经网为视频中的行为识别提供类一种新的思路。下面是个人做的总结和部分翻译。论文贡献提出了一个结合时间和空间网络的双流卷及网络构架。证明了利用多帧密集的光流场的卷及网络即使在数据较少时也能表现优异的性能。展示了应用于两个不同的行为分类的数据集的多任务学习能够用来增加训练数据量并且能够提高在两个数据集上的性能。介绍李飞飞提出通过堆叠视频帧作为
gzj_1101·2018-03-14 10:29

Two-Stream RNN/CNN for Action Recognition in 3D Videos－阅读笔记

-论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.09783-该论文在NTURGB+D数据集上进行训练和测试-该论文整体也是行为识别领域流行的Two-stream结构，不同的是，其中一个
Ddreaming·2017-12-01 23:13

Two-Stream RNN/CNN for Action Recognition in 3D Videos－阅读笔记

-论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.09783-该论文在NTURGB+D数据集上进行训练和测试-该论文整体也是行为识别领域流行的Two-stream结构，不同的是，其中一个
Ddreaming·2017-12-01 23:13

【论文学习】Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos

一共做出了3个贡献：首先，提出了一个two-stream卷积网络架构，这个架构由时间和空
夏洛的网·2017-10-28 17:30

[论文阅读笔记]Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos

KarenSimonyanAndrewZissermanVisualGeometryGroup,UniversityofOxfordfkaren,[email protected]论文贡献：提出了结合空域和时域网络的two_stream卷积网络结构。验证了即使在较小规模的训练数据集上，在多帧稠密光流上训练的卷积神经网络可以获得非常好的性能。展示了多任务学习(multiplelearning)，
VictorLeeLk·2017-06-22 10:57

[深度学习论文笔记][Video Classification] Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos

Simonyan,Karen,andAndrewZisserman.“Two-streamconvolutionalnetworksforactionrecognitioninvideos.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2014.(Citations:425).1MotivationThefeatureslearntbySpatio-T
Hao_Zhang_Vision·2016-11-17 09:36

READING NOTE: Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos

TITLE:Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideosAUTHOR:Simonyan,KarenandZisserman,AndrewFROM:NIPS2014CONTRIBUTIONSAtwo-streamConvNetcombinesspatialandtemporalnetworks.AConvNettrainedo
joshua_1988·2015-11-06 22:00
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