【摘 要】
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针对ResNeXt网络(残差网络)中存在的对特征提取不充分,以及数据集中背景信息干扰的问题,将ResNeXt网络和注意力机制相结合,提出了一种基于注意力机制的ResNeXt模型。首先,在ResNeXt网络的基础上,将浅层和深层的特征融合生成新型网络结构。其次,将全连接层由全局平均池化层替代,然后在通道空间注意力机制中添加一个条件因子,同时将改进后的注意力机制嵌入上述网络中。最后,在UCF101和H
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针对ResNeXt网络(残差网络)中存在的对特征提取不充分,以及数据集中背景信息干扰的问题,将ResNeXt网络和注意力机制相结合,提出了一种基于注意力机制的ResNeXt模型。首先,在ResNeXt网络的基础上,将浅层和深层的特征融合生成新型网络结构。其次,将全连接层由全局平均池化层替代,然后在通道空间注意力机制中添加一个条件因子,同时将改进后的注意力机制嵌入上述网络中。最后,在UCF101和HMDB51上分别进行实验,得到了95.2%和65.6%的准确率。研究表明,本文提出的模型可以有效地提取关
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