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用于视频时序动作检测的上下文级联网络设计与实现

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用于视频时序动作检测的上下文级联网络设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
 1.1 研究背景及意义第10-11页
 1.2 研究现状第11-13页
  1.2.1 视频动作识别第11-12页
  1.2.2 视频时序动作检测第12-13页
 1.3 论文内容及结构安排第13-16页
  1.3.1 主要研究内容第13-14页
  1.3.2 章节安排第14-16页
第二章 相关技术概述第16-30页
 2.1 深度学习概述第16-17页
 2.2 图像相关技术第17-22页
  2.2.1 图像识别第17-19页
  2.2.2 目标检测第19-22页
 2.3 视频理解相关技术第22-27页
  2.3.1 视频动作识别第22-25页
  2.3.2 视频时序动作检测第25-27页
 2.4 本章小结第27-30页
第三章 基于上下文级联网络的时序动作提案第30-50页
 3.1 引言第30-31页
 3.2 研究思路及整体框架概述第31-35页
  3.2.1 数据集特性分析第31-32页
  3.2.2 特征金字塔第32-33页
  3.2.3 级联检测网络第33-35页
  3.2.4 整体方案概述第35页
 3.3 视频特征提取第35-37页
 3.4 视频初始提案生成第37-39页
  3.4.1 基于滑动窗口的视频初始提案生成第38页
  3.4.2 基于帧级别概率的视频初始提案生成第38-39页
 3.5 上下文级联网络结构设计第39-41页
  3.5.1 符号描述第39-40页
  3.5.2 级联回归设计第40-41页
 3.6 模型训练及预测第41-43页
  3.6.1 模型损失函数和训练方法第41-42页
  3.6.2 模型测试和后处理第42-43页
 3.7 实验结果与分析第43-48页
  3.7.1 公开数据集介绍第43页
  3.7.2 性能评价指标第43-44页
  3.7.3 对比实验分析第44-48页
 3.8 本章小结第48-50页
第四章 基于长时序编码的动作提案分类第50-56页
 4.1 典型动作提案分类模型第50-52页
  4.1.1 基于Video-level的动作提案分类第50-51页
  4.1.2 基于Proposal-level的动作提案分类第51-52页
 4.2 基于长时序编码模型的动作提案分类第52-53页
 4.3 模型训练和测试第53-54页
 4.4 实验结果与分析第54-55页
  4.4.1 性能评价指标第54页
  4.4.2 对比实验分析第54-55页
 4.5 本章小结第55-56页
第五章 总结与展望第56-58页
 5.1 工作总结第56页
 5.2 研究展望第56-58页
参考文献第58-64页
致谢第64-66页
攻读学位期间取得的研究成果第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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