基于双流卷积神经网络的时序动作定位

摘要

为提高三维卷积神经网络对时序动作定位的识别效率和准确率,提出一种基于双流卷积神经网络的多阶段时序动作定位模型.该模型首先运用多尺度分割生成视频段,然后依次通过建议网络选择建议区域、分类网络作为定位网络的初始化,最后通过定位网络和非极大值抑制识别动作类别和动作起止时间.其中,建议网络、分类网络、定位网络使用稀疏采样的时序分割网络进行训练.实验证明,该模型可以有效进行时序动作定位,比目前较好的S-CNN网络获得了更好效果.