结合多注意力机制与时空图卷积网络的人体动作识别方法.pptx
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结合多注意力机制与时空图卷积网络的人体动作识别方法.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO注意力机制的原理多注意力机制的引入多注意力机制在人体动作识别中的应用优势与挑战PARTTHREE时空图卷积网络的基本结构时空图卷积网络的特性时空图卷积网络在人体动作识别中的重要性优势与挑战PARTFOUR方法概述结合多注意力机制与时空图卷积网络的思路实现过程优势与挑战PARTFIVE实验设置与数据集实验结果展示结果分析与其他方法的比较PARTSIX结论总结对未来研究的建议和展望THANKYOU
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本发明公开了一种混合卷积的残差网络与注意力结合的动作视频识别方法。包括:1)读取动作视频中人的动作,然后将动作视频转换为原始视频帧图像;2)分别使用时间抽样、随机裁剪和亮度调整的方法对动作视频的视频帧进行数据增强,组成获得视频帧图像;3)构建注意力模块,利用注意力模块构建混合卷积块,级联混合卷积块构建基于混合卷积的残差网络与注意力结合的混合卷积残差网络模型,用混合卷积残差网络模型对视频帧图像进行时空特征学习,获取关键特征图;4)使用Softmax分类层对关键特征图进行分类。本发明在扩展网络深度的同时,保留
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嵌入多通道注意力机制的时空图卷积神经网络模型及其应用的任务书.docx
嵌入多通道注意力机制的时空图卷积神经网络模型及其应用的任务书任务书:嵌入多通道注意力机制的时空图卷积神经网络模型及其应用目的:本文旨在介绍一种新型的时空图卷积神经网络模型,该模型嵌入了多通道的注意力机制,以增强其对时空数据的建模能力。同时,我们将探讨该模型在相关领域的应用,并提出针对该模型的进一步优化可能。背景:时空数据在各种领域中都有广泛的应用。例如,在交通领域中,时空数据可以用于预测交通流量、拥堵情况等;在气象学中,时空数据可以用于推测未来的气候变化趋势;在医疗领域,时空数据则可以用于疾病的诊断和预防