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模拟量公式
动作识别
2024/4/11 13:12:18
论文阅读：Self-supervised video representation learning with space-time cubic puzzles
论文名称：Self-supervised video representation learning with space-time cubic puzzles（2019 AAAI）
论文作者：Dahun Kim, Donghyeon Cho, In So Kweon
下载地址：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/vie…
论文阅读 + 复现：（LRCNs）Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description
目录
写在前面
网络架构
论文中的训练细节
复现代码时遇到的问题 & 解决方案
1、如何动态调整 pretrained model 中的 layer？
2、RuntimeError: Input and parameter tensors are not at the same device, found input tensor at cpu and parameter tenso…
论文阅读：（MS-G3D）Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition
目录
Summary
Details
1、多尺度聚合
2、时空图卷积 G3D 算子
3、两者结合（MS-G3D）
4、整体网络框架 论文名称：Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition（2020 CVPR࿰…
机器学习笔记 - 用于动作识别的网络TSN/TSM/SlowFast/R(2+1)D/3D MobileNetV2
一、简述 动作识别是在视频序列中检测和分类人类动作的过程。 近年来，由于其广泛的应用，它已成为一项越来越重要的技术，例如监控、人机交互以及视频索引和检索。 特别是，动作识别对于无人驾驶飞行器 (UAV) 或无人机来说变得至关重要，因为它们越来越多地用于各种应用，例如…
行为分析(商用级别)06 -完成训练自定义数据集的config文件修改-落地核心关键(必读篇)
以下链接是个人关于行为分析(商用级别)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。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。文末附带 公 众 号 − \color{blue}{公众号 -} 公众号−
【论文阅读笔记】（2021 CVPR）3D Human Action Representation Learning via Cross-View Consistency Pursuit
写在前面
方法部分好多公式变量，编辑器再打一遍好麻烦。。。偷个懒，就直接把这部分的笔记导出成图片咯，并且我按我自己理解比较顺的逻辑重新捋了一下。 3D Human Action Representation Learning via Cross-View Consistency Pursuit
&…
动作识别0-08：mmaction2(SlowFast)-源码无死角解析（4）-数据加载，预处理-1（重点篇）
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。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。…
动作识别0-01：mmaction2(SlowFast)-资源下载（前奏准备）
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。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。…
【论文阅读笔记】（2022 ECCV）Contrastive Positive Mining for Unsupervised 3D Action Representation Learning
论文题目：Contrastive Positive Mining for Unsupervised 3D Action Representation Learning
论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03497.pdf 目录
0. 论文简介 & 创新点
1、Contrastive Positive Mining (CPM)
2、Similarity Distributio…
论文阅读：Video Action Transformer Network
目录
Objective (Task)
Motivation
Proposed Method
Trunk: I3D
Region Proposal Network(RPN): Faster R-CNN
Action Transformer Head
Dataset
Submission Format
Result & Analysis
Action classification with GT person boxes
Localization performance (a…
解读 2s-AGCN 代码
【2022.3.22 更新】
论文方法笔记参考：【论文阅读笔记】（2s-AGCN）Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognit_小吴同学真棒的博客-CSDN博客 目录
NTU RGBD 120 数据示例
A（Graph&a…
论文阅读：Mining actionlet ensemble for action recognition with depth cameras
目录
Summary
Details
1、Invariant Features for 3D Joint Positions（skeleton feature）
具体怎么做
提取这个特征的好处
2、Local Occupancy Patterns（LOP feature）
设计这个特征的目的
具体怎么做
3、Fourier Tempora…
【论文阅读笔记 + 代码解读】（2018 AAAI）ST-GCN
写在前面
ST-GCN 是skeleton based action recognition 的开山鼻祖。MMLab 出品，必是精品！
开山鼻祖级别的论文必有很多理论 数学公式，再加上本人（菜鸡）既不是数学专业又不是计软本科出身的，所以第一次看…
论文学习：Learning spatio-temporal features with 3D convolutional networks
0. 目录
Abstract & Contribution
Introduction
Learning Features with 3D ConvNets
3.1 2D 卷积 & 3D 卷积的区别
作者又提到了这篇文章与 [18] 的区别
这篇文章的主要工作
Common network settings
Varying network architectures
3.2 Exploring kernel te…
【论文阅读笔记】（2021 ICCV）Video Pose Distillation for Few-Shot, Fine-Grained Sports Action Recognition
Video Pose Distillation for Few-Shot, Fine-Grained Sports Action Recognition
（2021 ICCV）
James Hong, Matthew Fisher, Michael Gharbi, Kayvon Fatahalian
Notes 写在前面（中文版自己总结）
之前的 AR（Actio…
论文阅读：(2020 AAAI) Video Cloze Procedure for Self-Supervised Spatio-Temporal Learning
Video Cloze Procedure for Self-Supervised Spatio-Temporal Learning
（2020 AAAI）
Dezhao Luo, Chang Liu, Yu Zhou, Dongbao Yang, Can Ma, Qixiang Ye, Weiping Wang
Notes 论文：Video Cloze Procedure for Self-Supervised Spatio-Te…
论文阅读：Why Can’t I Dance in the Mall Learning to Mitigate Scene Bias in Action Recognition
目录
Background
How To Do
网络的整体框架
Result
Question（Things To Do） 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1912.05534
code：https://github.com/vt-vl-lab/SDN
project website：http://chengao.vision/S…
基于骨骼的动作识别：PoseConv3D
Revisiting Skeleton-based Action Recognition解读摘要1. 简介2. Related Work2.1 基于3D-CNN的rgb视频动作识别2.2 基于GCN的骨骼动作识别2.3 基于CNN的骨骼动作识别3. Framework3.1 Pose Extraction3.2 From 2D Poses to 3D Heatmap Volumes3.3 基于骨骼的动作识别3D-CNN3.3…
动作识别0-00：mmaction2(SlowFast)-目录-史上最新无死角讲解
接下来，我会为大家无死角的解析mmaction2(SlowFast-动作识别)，之前的文章，如下(以下是我工作的所有项目，每一个项目都是，我都做了百分百的详细解读，随着项目增多，为了方便不臃肿，所以…
用于骨骼动作识别的卷积网络模型——综述
相关研究骨架数据模态基于骨架模态数据的 HAR 方法总结三维卷积网络图卷积网络模型ST-GCNAS-GCN2s-AGCNMS-AAGCNCTR-GCN相关研究
近年来，基于 GCN 的 HAR 已成为一个热门研究方向。 Yan 等通过引入时空 GCNs (ST-GCNs)来利用 GCNs 进行基于骨骼的 HAR, ST-GCNs 可以自动从骨骼…
动作识别0-03：mmaction2(SlowFast)-白话给你讲论文-翻译无死角（1）
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Hi-TRS：骨架点视频序列的层级式建模及层级式自监督学习
论文题目：Hierarchically Self-Supervised Transformer for Human Skeleton Representation Learning
论文下载地址：https://www.ecva.net/papers/eccv_2022/papers_ECCV/papers/136860181.pdf
代码地址：https://github.com/yuxiaochen1103…
动作识别0-02：mmaction2(SlowFast)-官方数据训练测试-ucf101
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论文阅读：View Adaptive Recurrent Neural Networks for High Performance Human Action Recognition from Skel
目录
Motivation
Preliminaries
视角变换的数学公式：
Proposed Method 论文名称：View Adaptive Recurrent Neural Networks for High Performance Human Action Recognition from Skeleton Data（2017 ICCV）
下载地址…
PaddleVideo：PP-TSM 视频分类
本文记录：使用Paddle框架训练TSM（Temporal Shift Module）
前提条件：已经安装Paddle和PadleVideo，具体可参考前一篇文章。 1-数据准备：
以UCF101为例：内含13320 个短视频，视频类别&…
论文阅读：Adding Attentiveness to the Neurons in Recurrent Neural Networks
目录
Summary
Details (Implementation)
原来的 RNN 结构
变为 Element-wise-Attention Gate (EleAttG) 后 论文名称：Adding Attentiveness to the Neurons in Recurrent Neural Networks（2018 ECCV）
下载地址：https://arxiv…
CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.11.7
精华置顶 墙裂推荐！小白如何1个月系统学习CV核心知识：链接 点击CV计算机视觉，关注更多CV干货
论文已打包，点击进入—>下载界面
点击加入—>CV计算机视觉交流群
1.【基础网络架构】Understanding Deep Representation Lea…
机器学习笔记 - GluonCV：基于MXNet/PyTorch + Kinetics400 + 各种先进网络的动作识别的预训练模型
一、简述 GluonCV 提供计算机视觉领域最先进 (SOTA) 深度学习算法的实现。它旨在帮助工程师、研究人员和学生快速制作产品原型、验证新想法并学习计算机视觉。 同时支持 PyTorch 和 MXNet。 GluonCV 提供了分类、检测、分割、姿势估计、动作识别、深度预测这几类的预训练模型，…
机器学习笔记 - 基于自定义数据集 + 3D CNN进行视频分类
一、简述 这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的 3D 卷积神经网络 (CNN) 。3D CNN 使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在 2D CNN 中它可以在二维上滑动。 这里的模型主要基于D. Tran 等人2017年的论文“动作识别的时空卷积研究”。
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