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上传时间: 2020-06-02
详细说明：针对时空特征的学习，我们提出了一个简单有效的方法，在大规模有监督视频数据集上使用深度3维卷积网络(3D ConvNets)。我们有3个发现：
3D ConvNets比2D ConvNets更适用于时空特征的学习；
对于3D ConvNet而言，在所有层使用3×3×3的小卷积核效果最好；
我们通过简单的线性分类器学到的特征名为C3D(Convolutional 3D)，在4个不同的基准上优于现有的方法，并在其他2个基准上与目前最好的方法相当。
此外，特征是紧凑的：在UCF101数据集上得到52.8%的准确率只用了10维，并且由于ConvNets的推断快，计算效率非常高。最后，它们在概念上非常简单，易于训练和使用。
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