【摘 要】
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人体动作识别是计算机视觉领域的重点,同时也是难点。随着深度学习的发展、计算机性能的提高,也推动着人体动作识别的进步。解决人体动作识别任务的一个经典算法则是双流网络,其基础是目标检测。目标检测可以分为两类:一类是具有较好实时性的单阶段检测算法和另一类是具有较高准确率的两阶段检测算法。本文综合考虑,选取两阶段目标检测算法的经典网络快速区域卷积神经网络（Faster Region-CNN,Faster
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人体动作识别是计算机视觉领域的重点,同时也是难点。随着深度学习的发展、计算机性能的提高,也推动着人体动作识别的进步。解决人体动作识别任务的一个经典算法则是双流网络,其基础是目标检测。目标检测可以分为两类:一类是具有较好实时性的单阶段检测算法和另一类是具有较高准确率的两阶段检测算法。本文综合考虑,选取两阶段目标检测算法的经典网络快速区域卷积神经网络（Faster Region-CNN,Faster RCNN）作为双流网络的基本架构,来对人体动作识别展开研究,以实现较好的网络性能。本文详细分析了双流Faster RCNN的各个模块的基本原理,讨论了其存在的一些问题,如:不重视通道、小目标检测等,针对这些问题,研究了改进的双流Faster RCNN。首先,在双流Faster RCNN的骨干网络中引入压缩和激励结构（Sequeze and Excitation Block,SE Block）,以增强特征通道信息,然后针对SE Block网络,研究了两种改进的SE Block的方法,一种是使用h-swish函数替代S型（sigmoid）函数,以提高计算精度。另一种是在前人的基础上,横向添加了一层随机池化层（Stochastic Pooling）,使提取到的特征更加全面,进一步减少了过拟合现象;然后针对小目标检测问题,引出了改进的感兴趣区域池化算法（ROI Pooling）,在自制数据集上得到了验证;最后,在预测模块中采用了性能更好的完全的交并比损失函数（Complete IOU loss,CIOU Loss）,以进一步提升网络性能。此外,针对当前公开的人体动作识别数据集的不足,本文设计并制作了一个高分辨率、动作持续时间长的包含1800个视频的人体动作识别数据集,详细介绍了各个动作的标签、以及标注注意事项,并在改进的双流Faster RCNN中做了验证试验,证明了改进算法在人体动作识别研究方面具有良好的性能以及自制数据集的有效性。
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