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本发明涉及一种基于深度学习的细粒度行为识别方法,包括如下步骤:选用公开数据集,构建细粒度行为识别模型M,该模型包括基础行为识别模型TSN/TSM和行为扩展模型DFLM两部分;通过M中的基础行为识别模型对公开数据集中的视频进行特征提取,然后根据特征及相应标签构建得到三条支流结构;通过行为扩展模型DFLM执行自底向上和自顶向下两个阶段得到元素级和集合级的新特征;构建损失函数并通过损失函数对模型M进行训练,得到训练好的细粒度行为识别模型;通过将元素级和集合级的新特征输入到现有的分类器模型中,得到最终的
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114821669 A
(43)申请公布日 2022.07.29
(21)申请号 202210597200.4 G06K 9/62 (2022.01)
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