【摘 要】
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上下文关系建模是计算机视觉中一种重要的研究方法,可以显著增强图像或视频中神经网络模型学习到的特征。上下文信息按特征维度主要可分为空间上下文与时序上下文,在2D图像任务中,模型主要提取图像中的空间上下文信息;在3D视频理解任务中,时序上下文能更有效地辅助建模远距离帧间的关系。本文主要围绕图像目标检测与视频行为识别任务中的时空上下文建模展开研究,深度探索了时空语境信息对模型检测性能的影响。本文的主要贡
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上下文关系建模是计算机视觉中一种重要的研究方法,可以显著增强图像或视频中神经网络模型学习到的特征。上下文信息按特征维度主要可分为空间上下文与时序上下文,在2D图像任务中,模型主要提取图像中的空间上下文信息;在3D视频理解任务中,时序上下文能更有效地辅助建模远距离帧间的关系。本文主要围绕图像目标检测与视频行为识别任务中的时空上下文建模展开研究,深度探索了时空语境信息对模型检测性能的影响。本文的主要贡献如下:（1）针对目标检测任务中的空间上下文建模,本文提出了一个端对端的空洞可变形特征金字塔网络来联合提取空间和语义上下文信息。对于空间上下文,通过并行组合不同空洞率下的空洞可变形卷积,设计了一个多尺度空洞可变形卷积模块来学习各种多尺度可变形目标的特征。对于语义上下文,设计了跨特征关联和共现推理两个模块,分别从关联特征和目标共现两个方面构建了两个上下文图结构。（2）针对行为识别任务中的时序上下文建模,本文提出了两个网络模块:通道级运动特征编码模块与长依赖时序运动建模模块。通道级运动特征编码模块通过相邻帧间的短距离时序上下文对运动特征进行编码,从而得到更加有效的短时运动特征。长依赖时序运动建模模块利用双向LSTM网络,学习远距离帧间的时序上下文关系,为解决行为识别中的长依赖问题提供了一种解决思路。
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