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本发明公开了一种基于可变时序的人体行为识别方法，包括：(1)对输入视频进行预处理操作；(2)搭建网络模型SED3DNet；(3)选择合适的损失函数、优化器；(4)训练网络模型，过程如下所示：(4.1)采用Kaiming‑init的方式初始化参数；(4.2)学习率为0.001，batch_size为16；(4.3)进行损失计算，并利用反向传播机制对权重进行更新；(4.4)训练130个epochs；(4.5)结束训练；(5)进行测试，验证SER3DNet网络的有效性。本发明采用可变时序3D卷积核实现
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113361417 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110640902.1
(22)申请日 2021.06.09
(71)申请人 陕西理工大学
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