深度学习在视频动作识别中的应用

摘要

快速有效地识别出视频中的人体动作,具有极其广泛的应用前景及潜在的经济价值,深度学习的火热给视频动作自动识别带来了巨大的发展.提出了一种基于深度学习和非局域平均法的自注意时间段网络,作用于剪切好的视频片段.通过构造非局域模块并将其加入到以ResNet为基本模型的时间段网络,可以得到新模型.经过在TDAP数据集上验证,该模型可较为精确地识别出人体动作,与原有模型相比在不增加时间复杂度的前提下有一定程度的提升.