本文针对人体行为识别模型中鉴别能力有限的问题,同时避免双流中计算光流的较大时间成本,提出基于通道注意力机制和三维卷积时空注意力模型的行为识别方法。首先,该卷积网络模型使用ResNeXt残差模块,利用三维卷积核有效地提取视频帧时空特征。然后,在此基础上给每个残差模块增加通道注意力机制学习不同特征图的权重,进而形成基于通道域的注意力权重,增强网络结构对人体行为的表征能力。最后,在UCF-101和HMD
中小企业是德国实体经济尤其是制造业竞争力的基础。通过梳理和总结,得出:德国促进中小企业提升研究与创新能力的举措,其核心是为中小企业创新不断提供新的动力和吸引力,消除各种
为解决单故障策略可能出现的误诊和漏诊问题,从多故障的征兆出发,建立表征故障-测试依赖关系的多信号模型图,基于后验概率最大的思想,借助单故障诊断树的测试序列,采用拉格朗
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