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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 2,807 - 2,812 (6page)
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Convolutional Neural Networks (CNNs) have achieved tremendous success in learning spatial features from image and solving multiple vision tasks over the past few years. With these successes in image domain, 3D Convolutional Neural Networks (3D CNNs) has been researched in multiple ways to capture spatio-temporal information of human action. However, because of multiple reasons such as shallow network, complex filter, and the lack of large video dataset, early trials with 3D CNNs showed bad performance compared to hand-crafted feature models and 2D convolution-based models. In this paper, we review deep 3D CNNs for action recognition in three ways 1) Vanilla 3D CNNs; 2) Inflated 3D CNNs; and 3) Factorized 3D CNNs. Finally, we discuss the performance on the benchmark datasets and future research topics.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Survey of 3D CNNs
Ⅲ. Empirical comparison of 3D CNNs
Ⅳ. Conclusion
Reference
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