cnn和lstm做动作识别

CNN和LSTM都是常用的深度学习模型，可以用于动作识别。

CNN可以从图像或视频中提取特征，并对特征进行分类。在动作识别中，CNN可以对视频帧进行卷积处理，提取出关键的空间特征，然后通过全连接层将这些特征进行分类。CNN在处理图像和视频领域的任务中表现出色，因为它们对于空间结构的处理很好。

LSTM则是一种适用于时间序列数据的循环神经网络。在动作识别中，LSTM可以处理时序数据，如运动过程中的关节角度序列。LSTM可以学习序列之间的依赖关系，从而对序列进行分类。LSTM在处理时序数据方面表现出色，因为它们对于时间序列的处理很好。

通常，CNN和LSTM可以结合使用，以在时空上对动作进行识别。例如，可以使用CNN提取视频帧中的空间特征，并使用LSTM处理这些特征序列以进行分类。这种结合使用的方法通常被称为2D+1D CNN，因为CNN处理的是2D空间信息，而LSTM处理的是1D时间序列信息。

相关问题

LSTM 人体动作识别

LSTM（长短期记忆网络）在人体动作识别中起到了重要的作用。人体动作识别是一种使用人工智能从活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。在动作识别中，首先需要在每一帧中定位身体的各个部位，并分析身体部位随时间的变化。这一过程可以使用Detectron2等工具来实现，通过观察视频中的一帧来输出身体姿态的关键点。接下来，利用LSTM网络对物体随时间的运动进行分析和预测。具体而言，将一组帧中的关键点发送到LSTM网络进行动作分类。LSTM网络是一种序列到序列的神经网络，能够对序列数据的每个时间步长进行不同的预测。通过使用LSTM网络，我们可以对人体动作进行准确的分类和识别。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于Detectron2和LSTM的人体动作识别](https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/124899933)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于LSTM-CNN的人体活动识别](https://blog.csdn.net/m0_46510245/article/details/125738957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [MATLAB环境下基于深度学习的人体动作识别（Sequence-to-Sequence分类）](https://blog.csdn.net/weixin_39402231/article/details/127237218)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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CNN和LSTM如何并行连接

CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）是两种常用的神经网络结构，它们在处理不同类型的数据上有各自的优势。在某些场景下，我们可能需要将它们进行并行连接以充分利用它们的特点。

一种常见的方法是将CNN和LSTM并行连接在一起，以处理具有时空关系的数据。这种结构通常被称为ConvLSTM。在ConvLSTM中，CNN负责提取输入数据的空间特征，而LSTM则负责捕捉时间序列上的依赖关系。

具体实现上，可以将CNN作为ConvLSTM的输入层，将其输出作为LSTM的输入序列。这样，CNN可以从原始数据中提取出空间特征，并将其转换为适合LSTM处理的形式。然后，LSTM可以进一步处理这些特征，并捕捉到时间序列上的依赖关系。

通过并行连接CNN和LSTM，可以充分利用它们各自的优势。CNN可以有效地提取输入数据的空间特征，而LSTM可以捕捉到时间序列上的长期依赖关系。这种结构在许多任务中都取得了良好的效果，例如视频分析、动作识别等。