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FFConvNeXt3D:提取中大规模目标特征的大卷积核网络
被引量：
1
1
作者
黄乾坤
黄蔚
凌兴宏
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2025年第2期37-43,共7页
目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外,之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构...
目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外,之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构的3D大卷积核神经网络(FFConvNeXt3D)。首先,将成熟的ConvNeXt网络膨胀成用于视频领域的ConvNeXt3D网络,其中,预训练权重也进行处理用于膨胀后的网络。其次,研究了卷积核时间维度大小和位置对模型性能的影响。最后,提出了一个特征融合结构,着重提高骨干网络提取人物大小目标特征的能力。在UCF101-24数据集上进行了消融实验和对比实验,实验结果验证了特征融合结构的有效性,并且该模型性能优于其他方法。
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关键词
大卷积核
目标检测
时空行为检测
行为识别
特征融合
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职称材料
题名
FFConvNeXt3D:提取中大规模目标特征的大卷积核网络
被引量：
1
1
作者
黄乾坤
黄蔚
凌兴宏
机构
苏州大学
计算机
科学与技术
学院
苏州大学东吴学院计算机系
苏州
城市
学院
计算
科学与人工智能
学院
吉林
大学
符号
计算
与知识工程教育部重点实验室
出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2025年第2期37-43,共7页
基金
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放自主课题项目(93K172021K08)
江苏高校优势学科建设工程资助项目。
文摘
目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外,之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构的3D大卷积核神经网络(FFConvNeXt3D)。首先,将成熟的ConvNeXt网络膨胀成用于视频领域的ConvNeXt3D网络,其中,预训练权重也进行处理用于膨胀后的网络。其次,研究了卷积核时间维度大小和位置对模型性能的影响。最后,提出了一个特征融合结构,着重提高骨干网络提取人物大小目标特征的能力。在UCF101-24数据集上进行了消融实验和对比实验,实验结果验证了特征融合结构的有效性,并且该模型性能优于其他方法。
关键词
大卷积核
目标检测
时空行为检测
行为识别
特征融合
Keywords
large convolution kernel
object detection
spatio temporal action detection
action recognition
feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
FFConvNeXt3D:提取中大规模目标特征的大卷积核网络
黄乾坤
黄蔚
凌兴宏
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2025
1
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