对于Temporal Segment Networks还有更详细的介绍吗
时间: 2023-09-23 07:13:41 浏览: 150
时序逻辑网络的粗略资料
当然可以,Temporal Segment Networks(TSN)是一种用于视频分类和动作识别的深度学习架构。它由北京大学和微软亚洲研究院的研究人员于2016年提出。TSN通过将视频分成若干个连续的时间段,然后对每个时间段中的帧进行分类,最后将每个时间段的结果进行融合,从而提高视频分类的准确率。
TSN包含两个主要组件:时间采样和时间融合。时间采样负责将视频分成若干个时间段,每个时间段包含若干个连续的帧。时间融合负责将每个时间段的分类结果进行汇总,从而得到整个视频的分类结果。时间融合可以采用平均池化、最大池化等方法,也可以使用LSTM等循环神经网络进行处理。
TSN在多个视频分类和动作识别的任务中都取得了很好的效果,比如UCF101、HMDB51等数据集。同时,TSN的设计思路也启发了许多后续的视频分类和动作识别模型的发展。
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