基于边界概率的级联动作检测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-13页 |
| 1.2 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 论文章节安排 | 第14-15页 |
| 2 相关技术 | 第15-30页 |
| 2.1 动作识别技术 | 第15-21页 |
| 2.2 动作检测技术 | 第21-26页 |
| 2.3 基于边界概率的动作候选片段提议 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于时域卷积神经网络的动作边界概率预测模型 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 相关结构 | 第31-35页 |
| 3.3 算法设计 | 第35-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于长短期记忆网络的边界概率微调模型 | 第42-53页 |
| 4.1 引言 | 第42-44页 |
| 4.2 相关技术 | 第44-47页 |
| 4.3 算法设计 | 第47-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 实验结果 | 第53-66页 |
| 5.1 数据集 | 第53-55页 |
| 5.2 评价标准 | 第55-56页 |
| 5.3 实验设置 | 第56-57页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第57-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 全文总结 | 第66页 |
| 6.2 课题展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
