[发明专利]基于可分离三维残差注意网络的人体动作识别方法有效
| 申请号： | 202110334547.5 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN113065450B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 张祖凡;彭月;甘臣权;张家波 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于可分离三维残差注意网络的人体动作识别方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：S1：利用可分离三维卷积替换3D ResNet中的标准三维卷积，搭建Sep‑3D ResNet；S2：设计通道注意力模块和空间注意力模块，然后按顺序堆叠构造双重注意力机制；S3：对不同时刻的中层卷积特征进行双重注意力加权，在时间维度上扩展双重注意力模块，然后将其嵌入到Sep‑3D ResNet的Sep‑3D RAB中，搭建Sep‑3D RAN；S4：利用多阶段训练策略对Sep‑3D RAN进行联合端到端训练。本发明能提升分类判别特征的区分能力，实现了高质量时空视觉特征的高效提取，能够增强模型的分类精度和识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 可分离 三维 注意 网络 人体 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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