【摘 要】
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Learning comprehensive spatiotemporal features is crucial for human action recognition. Existing methods tend to model the spatiotemporal feature blocks in an integrate-separate-integrate form, such a
【机 构】
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School of Artificial Intelligence and Computer Science,Jiangnan University,Wuxi 214122,China;Jiangsu
【出 处】
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International Journal of Automation and Computing
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Learning comprehensive spatiotemporal features is crucial for human action recognition. Existing methods tend to model the spatiotemporal feature blocks in an integrate-separate-integrate form, such as appearance-and-relation network(ARTNet) and spatio
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