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针对目前人体行为识别算法中C3D网络结构较浅、特征提取能力差,以及无可用预训练模型、训练耗时长等问题,以更深的VGGNet-16网络为基础,通过添加批归一化层(batch normalization layer)以及使用Inflating方法将ImageNet预训练模型用于网络初始化,设计了一种新型的人体行为识别3D网络。通过在标准数据集UCF101与HMDB-51上的实验分析,将图片进行中心剪切后作为所设计网络的输入,从零训练时在UCF101数据集上比原始C3D网络的精度提高了9.2%,并且网络收