【摘 要】
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人体行为识别中的关键问题是如何构建时空特征的提取和分类网络.针对目前提取的时空特征尺度单一、网络结构复杂等问题,本文提出一种结合注意力机制和多尺度时空信息的卷积网络(Multiscale Channels separation Spatiotemporal convolution Netw ork,M CST-Net).首先,以时空卷积为基础,通过类残差结构的M CST模块,对特征的通道维度进行分
【机 构】
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上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
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人体行为识别中的关键问题是如何构建时空特征的提取和分类网络.针对目前提取的时空特征尺度单一、网络结构复杂等问题,本文提出一种结合注意力机制和多尺度时空信息的卷积网络(Multiscale Channels separation Spatiotemporal convolution Netw ork,M CST-Net).首先,以时空卷积为基础,通过类残差结构的M CST模块,对特征的通道维度进行分割和融合.不仅可以减少网络参数,而且可以获得多种尺度的时空感受野范围,使网络提取的时空特征更加丰富.其次
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