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上传时间: 2021-03-08
详细说明：两流体系结构在视频分类任务中显示出强大的性能。 关键思想是通过在空间和时间上融合卷积网络来学习时空特征。 但是，这种体系结构中存在一些问题。 首先，它依靠光流对时间信息进行建模，而时间信息的计算和存储通常很昂贵。 其次，它捕获视频数据的详细信息和本地上下文信息的能力有限。 第三，它缺乏明确的语义指导，大大降低了分类性能。 在本文中，我们提出了一种基于两流的新视频分类框架，以仅从RGB帧，多尺度金字塔注意（MPA）层和语义对抗学习（SAL）模块中发现时空信息。被引入并集成到我们的框架中。 MPA使网络捕获全局和本地特征可以生成视频的全面表示，而SAL可以使这种表示以对抗性的方式逐渐逼近真实的视频语义。 在两个公共基准上的实验结果表明，我们提出的方法在标准视频数据集上达到了最新的结果。
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