【摘 要】
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针对三维卷积神经网络无法高效地提取时空特征,提出了一种基于SR3D网络的人体行为识别算法.首先,将三维残差模块的BN层和Relu激活函数放置在三维卷积层之前,更好地提取时空特征;然后,将改进的三维残差块和SE模块组合成SR3D模块,增加重要通道的利用率,提高了网络的识别率.在UCF-101和自制异常行为数据集上进行了大量实验结果表明,SR3D算法分别达到了47.7％和83.6％的识别率(top-1精度),与三维卷积网络(C3D)相比分别提高了4.6和17.3个百分点.
【机 构】
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陕西理工大学机械工程学院,陕西汉中723000
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针对三维卷积神经网络无法高效地提取时空特征,提出了一种基于SR3D网络的人体行为识别算法.首先,将三维残差模块的BN层和Relu激活函数放置在三维卷积层之前,更好地提取时空特征;然后,将改进的三维残差块和SE模块组合成SR3D模块,增加重要通道的利用率,提高了网络的识别率.在UCF-101和自制异常行为数据集上进行了大量实验结果表明,SR3D算法分别达到了47.7％和83.6％的识别率(top-1精度),与三维卷积网络(C3D)相比分别提高了4.6和17.3个百分点.
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