度量视频连续帧与其卷积特征图间差异在视频行为识别中的应用

摘要

度量视频连续帧与其卷积特征图间差异在视频行为识别中的应用,属于计算机视觉应用中的视频理解领域，为了解决增加卷积神经网络可获取信息的种类，从而加大卷积神经网络对于视频数据的理解能力，提升视频动作分类的正确性的问题，将最大时间信息的差异均值的数值作为视频行为识别的神经网络模型损失函数的一部分，参与网络反向传播中的梯度下降过程，效果是能够提高该神经网络模型在视频理解相关的多种应用中的准确程度。