三维卷积神经网络方法改进及其应用综述OA北大核心

三维卷积神经网络作为一种深度神经网络,在计算机视觉领域,特别是视频动作识别方面展现了优异的效果。然而三维卷积神经网络仍存在一些问题,针对这些问题,对现有的基于三维卷积的视频动作识别改进方法进行了总结和分析。在轻量化、特征提取、计算效率、组合模型等方面对三维卷积神经网络的改进进行归纳,并介绍了三维卷积神经网络的实际应用,总结了流行的数据集,并对这些改进方法的实验结果进行了比较和分析。展望了视频动作识别未来的发展方向。