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摘要
对于视频行人动作分类方法中,卷积神经网络模型对时域信息理解能力不足的问题,针对拥有深层的3D残差卷积神经网络提出一种联合计算方法,使深层特征的时域信息差异与损失差异共同参与模型的梯度下降过程,提升网络所学特征对时域信息的稳健表达,改进网络对时域信息的理解能力。经仿真实验证明,3D ResNeXt-101网络在添加了联合计算方法后,对UCF-101和HMDB-51数据集的测试准确度都有不同程度的提升,网络模型的性能经由联合计算方法的辅助得到了增强。
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单位大连民族大学; 机电工程学院
