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机器学习论文:用于细粒度动作解析的局部时间双线性池(Local Temporal Bilinear Pooling for Fine-grained Actio

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usjerseys889 发表于 2018-12-6 12:01:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
usjerseys889 2018-12-6 12:01:09 352 0 显示全部楼层
机器学习论文:用于细粒度动作解析的局部时间双线性池(Local Temporal Bilinear Pooling for Fine-grained Action Parsing)细粒度的时间动作解析在许多应用中很重要,例如日常活动理解,人体运动分析,手术机器人以及需要在长期内进行精细和精确操作的人。在本文中,我们提出了一种新颖的双线性池化操作,它用于时间卷积编码器 - 解码器网络的中间层。与其他工作相比,我们提出的双线性池化是可学习的,因此可以捕获比传统对应物更复杂的本地统计数据。另外,我们引入了双线性阵列的精确低维表示,从而降低了维度,并且没有信息损失norextra计算。我们进行密集的实验来定量分析我们的模型,并展示出对各种数据集的其他最先进工作的卓越性能。
Fine-grained temporal action parsing is important in many applications, suchas daily activity understanding, human motion analysis, surgical robotics andothers requiring subtle and precise operations in a long-term period.In thispaper we propose a novel bilinear pooling operation, which is used inintermediate layers of a temporal convolutional encoder-decoder net.Incontrast to other work, our proposed bilinear pooling is learnable and hencecan capture more complex local statistics than the conventional counterpart.Inaddition, we introduce exact lower-dimension representations of our bilinearforms, so that the dimensionality is reduced with neither information loss norextra computation.We perform intensive experiments to quantitatively analyzeour model and show the superior performances to other state-of-the-art work onvarious datasets.机器学习论文:用于细粒度动作解析的局部时间双线性池(Local Temporal Bilinear Pooling for Fine-grained Action Parsing) zBlLL942tNVN2jJl.jpg
URL地址:https://arxiv.org/abs/1812.01922     ----pdf下载地址:https://arxiv.org/pdf/1812.01922    ----机器学习论文:用于细粒度动作解析的局部时间双线性池(Local Temporal Bilinear Pooling for Fine-grained Action Parsing)
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