-
题名时空压缩激励残差乘法网络的视频动作识别
被引量：7
- 1
-
-
作者
罗会兰
童康
-
机构
江西理工大学信息工程学院
-
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期189-198,共10页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61862031)
江西省自然科学基金资助项目(No.20171BAB202014)
江西省赣州市“科技创新人才计划”基金资助项目~~
-
文摘
针对双流网络结构中浅层网络和一般深度模型学习空间信息和时间信息的不足,提出将压缩激励残差网络用于空间流和时间流的动作识别,同时将恒等映射核作为时间滤波器注入网络中捕获长期时间依赖性。为了进一步加强压缩激励残差网络的空间信息和时间信息之间的交互,采用时空特征相乘融合,并研究空间流和时间流乘法融合方式、次数以及位置对识别性能的影响。鉴于单个模型获得性能的局限性,提出了3种不同的策略生成多个模型,并使用直接平均与加权平均集成以得到最终识别结果。HMDB51和UCF101数据集上的实验结果表明,所提时空压缩激励残差乘法网络能够有效提升动作识别性能。
-
关键词
动作识别
时空流
压缩激励残差网络
相乘融合
多模型集成
-
Keywords
action recognition
spatiotemporal stream
squeeze-and-excitation residual network
multiplication fusion
multi-model ensemble
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名融合残差及通道注意力机制的单幅图像去雨方法
被引量：6
- 2
-
-
作者
张世辉
闫晓蕊
桑榆
-
机构
燕山大学信息科学与工程学院
河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
-
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期20-28,共9页
-
基金
国家自然科学基金(61379065)
河北省自然科学基金(F2019203285)。
-
文摘
为了去除雨天图像上附着的雨滴并恢复图像的清晰度,提出一种基于深度学习思想结合图像增强技术融合残差及通道注意力机制来实现的单幅图像去雨方法。首先,利用导向滤波将有雨图像分解为平滑基本层和高频细节层;其次,提出自适应Gamma校正算法增强平滑基本层以提高对比度;然后,构建融合残差块和通道注意力机制的深度神经网络实现高频细节层去雨;最后,将去雨后的高频细节层与增强后的平滑基本层融合实现单幅图像去雨功能。实验结果表明:与具有代表性的单幅图像去雨方法相比,所提方法效果较好并可保留更多的图像细节信息。
-
关键词
计量学
单幅图像去雨
图像处理
压缩和激励残差网络
注意力机制
深度学习
GAMMA校正
-
Keywords
metrology
single image rain removal
image processing
squeeze and excitation residual network
attention mechanism
deep learning
Gamma correction
-
分类号
TB96
[机械工程—光学工程]
-
