[发明专利]注意力分支引导的3D卷积行为识别网络方法有效
| 申请号： | 201910984496.3 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110688986B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 成锋娜;周宏平;茹煜;张玉言 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210037 江苏省南京市玄武*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明设计了一种注意力分支引导的3D卷积行为识别网络方法，该网络设计了不同分辨率的3D注意力机制，以便网络关注更加感兴趣的时空信息。与此同时，通过卷积的方式学习注意力特征中时空基元的变化，以辅助3D分支提取更加鲁棒的时空特征。另外，两个分支通过不同类型的卷积和深度进行学习，用来帮助网络构建互补的信息。本发明参数量少、鲁棒性高，可用于学校、商场等多个公共场所的行为识别。 | ||
| 搜索关键词： | 注意力 分支 引导 卷积 行为 识别 网络 方法 | ||
【主权项】：
1.一种注意力分支引导的3D卷积行为识别网络方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：/n步骤1：制作训练和测试数据集；通过网络搜集或拍摄获取行为视频序列，制作并生成用于训练和测试的数据集合；/n步骤2：在训练过程中，通过给定规则在线对数据处理和扩增；/n步骤3：建立注意力分支引导的3D卷积行为识别网络方法；/n步骤4：将训练数据送入网络，对步骤3建立的网络进行训练；/n步骤5：对于步骤4中训练的模型进行测试。/n
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