action-net: multipath excitation for action recognition

### 回答1：
Action-net是一种用于动作识别的多路径激励模型。它通过同时考虑多个视角和多个时间尺度的信息，提高了动作识别的准确性。模型的核心是一个多路径卷积神经网络，它可以从不同的视角和时间尺度提取特征。此外，模型还使用了一种新的激励机制，可以增强不同路径之间的信息交互，从而进一步提高了准确性。

### 回答2：
Action-Net是一个用于动作识别的多路径激发（Multipath Excitation）模型。动作识别是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在从视频中自动识别和分类不同的动作。Action-Net通过采用多路径激发方法，提高了动作识别的准确性和性能。

多路径激发是一种模型设计技术，通过在网络架构中引入多个并行路径，每个路径分别学习不同的特征表示进行动作识别。这样的设计可以捕获到不同级别、不同尺度和不同分辨率的特征信息，提供更加全面准确的动作表示。

Action-Net利用了深度神经网络的强大表达能力，将视频输入分为多个时间段或空间尺度，并在每个时间段或空间尺度上构建不同的网络路径。每个路径在不同的时间尺度或空间分辨率上学习不同的特征表示，这些特征表示可以捕捉到动作的关键信息。

通过引入多路径激发机制，Action-Net可以同时学习到描述全局结构和细节特征的表示。此外，多路径激发还可以减轻网络在学习过程中的过拟合问题，提高了模型的泛化能力。

在实验中，Action-Net在各种动作识别任务上取得了优秀的性能。与传统的单一路径模型相比，Action-Net的准确性有了显著提升。多路径激发不仅可以用于动作识别，还可以应用于其他计算机视觉任务，如目标检测和图像分割。

综上所述，Action-Net是一种基于多路径激发的动作识别模型，通过引入多个并行路径学习不同的特征表示，提高了动作识别的准确性和性能。它具有较强的表达能力和泛化能力，在计算机视觉任务中有着广泛的应用前景。

### 回答3：
"action-net: multipath excitation for action recognition"是一种用于行为识别的多路径激励模型。

行为识别是计算机视觉中的一项重要任务，它旨在通过分析视频或图像序列来识别和理解人类的动作或行为。为了更好地解决这个问题，研究人员提出了许多方法，其中一个方法就是使用深度神经网络。

"action-net: multipath excitation for action recognition"是一种基于深度神经网络的模型，它通过多路径激励的方式来增强行为识别的性能。多路径激励是指通过引入多个并行的路径，每个路径都具有不同的特征提取能力，以捕捉不同方面的行为特征。

在"action-net"模型中，每个路径都是一个独立的卷积神经网络，这些网络在不同尺度和层次上进行特征提取。每个网络都通过激励机制来增强其对特定行为特征的敏感性。这种激励机制可以使网络在学习时集中注意力于关键的特征，提高行为识别的准确性。

通过多个路径的组合，"action-net"模型能够充分利用不同尺度和层次的特征信息，增强行为识别的鲁棒性和泛化能力。此外，多路径激励还能够有效地缓解过拟合问题，提高模型的泛化能力。

总之，"action-net: multipath excitation for action recognition"是一种基于深度神经网络的行为识别模型，通过多路径激励的方式有效地提高了行为识别的性能。它能够捕捉不同尺度和层次的行为特征，提高模型的鲁棒性和泛化能力。