ဗီဒီယိုများတွင် လုပ်ဆောင်ချက်အသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် 3D convolutions ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် စိန်ခေါ်မှုများကား အဘယ်နည်း၊ Kinetics ဒေတာအစုံသည် ဤသုတေသနနယ်ပယ်တွင် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
ဗုဒ္ဓဟူးနေ့၊ မေလ ၂၇ ရက်၊ by EITCA အကယ်ဒမီ
ဗီဒီယိုများတွင် လုပ်ဆောင်ချက်အသိအမှတ်ပြုမှုအတွက် 3D Convolutions ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ အားသာချက်များ 1. Spatio-Temporal Feature Extraction- လုပ်ဆောင်ချက်အသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် 3D convolutions ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ spatial နှင့် temporal features များကို တစ်ပြိုင်နက်ရိုက်ကူးနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ 2D convolutions များသည် spatial information frame ကို frame ဖြင့်သာလုပ်ဆောင်သည့် 3D convolutions များနှင့်မတူဘဲ၊ XNUMXD convolutions များသည် တစ်ခုပေါ်တွင်လုပ်ဆောင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, အဆင့်မြင့်ကွန်ပျူတာအမြင်, ကွန်ပျူတာရူပါရုံကိုများအတွက်အဆင့်မြင့်မော်ဒယ်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် 3D Convolutions, လုပ်ဆောင်ချက် အသိအမှတ်ပြုမှု, ဉာဏ်ရည်တု, Kinetics ဒေတာအတွဲ, Spatio-Temporal အင်္ဂါရပ်များ, ဗွီဒီယိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း