T-STAM:基于双流时空注意力机制的端到端的动作识别模型
T-STAM: end-to-end action recognition model based on two-stream network with spatio-temporal attention mechanism
1. 辽宁大学 信息学院, 沈阳 110036
2. 沈阳航空航天大学 计算机学院, 沈阳 110136
3. 沈阳工程学院 信息学院, 沈阳 110136
摘要
针对双流法进行视频动作识别时忽略特征通道间的相互联系、特征存在大量冗余的时空信息等问题，提出一种基于双流时空注意力机制的端到端的动作识别模型T-STAM，实现了对视频关键时空信息的充分利用。首先，将通道注意力机制引入到双流基础网络中，通过对特征通道间的依赖关系进行建模来校准通道信息，提高特征的表达能力。其次，提出一种基于CNN的时间注意力模型，使用较少的参数学习每帧的注意力得分，重点关注运动幅度明显的帧。同时提出一种多空间注意力模型，从不同角度计算每帧中各个位置的注意力得分，提取多个运动显著区域，并且对时空特征进行融合进一步增强视频的特征表示。最后，将融合后的特征输入到分类网络，按不同权重融合两流输出得到动作识别结果。在数据集HMDB51和UCF101上的实验结果表明T-STAM能有效地识别视频中的动作。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61602320)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.02.0077
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1235-1239,1276
文章编号: 1001-3695(2021)04-053-1235-05
发布历史
[2021-04-05] 印刷出版
引用本文
石祥滨, 李怡颖, 刘芳, 等. T-STAM:基于双流时空注意力机制的端到端的动作识别模型 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (4): 1235-1239,1276. (Shi Xiangbin, Li Yiying, Liu Fang, et al. T-STAM: end-to-end action recognition model based on two-stream network with spatio-temporal attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (4): 1235-1239,1276. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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