光学 精密工程, 2017, 25 (3): 799, 网络出版: 2017-04-18   

构建多尺度深度卷积神经网络行为识别模型

Action recognition model construction based on multi-scale deep convolution neural network
作者单位
1 重庆理工大学 计算机学院, 重庆 400054
2 广西师范学院 计算机与信息工程学院, 广西 南宁 530001
引用该论文

刘智, 黄江涛, 冯欣. 构建多尺度深度卷积神经网络行为识别模型[J]. 光学 精密工程, 2017, 25(3): 799.

LIU Zhi, HUANG Jiang-tao, FENG Xin. Action recognition model construction based on multi-scale deep convolution neural network[J]. Optics and Precision Engineering, 2017, 25(3): 799.

引用列表
1、 基于改进 YOLOv3 的瞳孔屈光度检测方法红外技术, 2022, 44 (7): 702
2、 多标签分类的传统民族服饰纹样图像语义理解光学 精密工程, 2020, 28 (3): 695
3、 基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法激光与光电子学进展, 2019, 56 (15): 151503
4、 多模深度卷积神经网络应用于视频表情识别光学 精密工程, 2019, 27 (4): 963
5、 基于改进深度卷积网络的铁路入侵行人分类算法光学 精密工程, 2018, 26 (12): 3040
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刘智, 黄江涛, 冯欣. 构建多尺度深度卷积神经网络行为识别模型[J]. 光学 精密工程, 2017, 25(3): 799. LIU Zhi, HUANG Jiang-tao, FENG Xin. Action recognition model construction based on multi-scale deep convolution neural network[J]. Optics and Precision Engineering, 2017, 25(3): 799.

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