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申请/专利权人：南京师范大学
摘要：本发明公开了一种通过自适应点表示连续大内核的人体行为识别方法，包括：对数据集进行预处理；将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；通过自适应点构建连续卷积；通过连续卷积构建大型卷积核，获得连续大核模型；将划分后的数据输入到连续大核模型中进行迭代训练，获得最高分类准确率的模型权重并保存；将训练好的网络模型作为识别模型，获得人体行为识别结果。本发明通过利用自适应点表示和插值方案将卷积核建模为连续函数，其中每个采样位置都可以包含自己的权重参数并独立更新，通过连接这些邻近的点，产生更丰富的表现力，能够在大内核设置中显示连续卷积的有效性和效率，在多个人体行为识别基准测试中表现出显着的性能增益。
主权项：1.一种通过自适应点表示连续大内核的人体行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对数据集进行预处理；S2：将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；S3：通过自适应点构建连续卷积；S4：通过连续卷积构建大型卷积核，获得连续大核模型；S5：将步骤S2划分后的数据输入到步骤S4的连续大核模型中进行迭代训练，获得最高分类准确率的模型权重并保存；S6：将步骤S5中训练好的网络模型作为识别模型，获得人体行为识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京师范大学 一种通过自适应点表示连续大内核的人体行为识别方法
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