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基于改进GoogLeNet网络的时空双流乒乓球动作识别
摘要：针对乒乓球运动视频中人体动作具有连续性，需要有效地提取时间维度上的运动信息，提出了基于改进的GoogLeNet作为基础网络框架，搭建了时空双流卷积神经网络进行乒乓球动作识别。对GoogLeNet网络进行内部参数优化和网络结构改进。该方法以RGB图像作为空间网络的输入，光流图作为时间网络输入，选择加权的特征融合方式在分类层进行时空特征融合。