一种自适应时序移位神经网络时序行为识别方法
张一帆1,2; 程科1,2; 卢汉清1,2
2020-09-11
专利权人中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院 ; 中国科学院自动化研究所
授权国家中国
专利类型发明专利
摘要

本发明提出了一种自适应时序移位神经网
络时序行为识别方法,首先采集多个时间点的特
征并建模;接着引入自适应时序移位神经网络学
习每一层网络所需的感受野;最后训练可学习的
移位变量,对骨骼点数据进行修正。本发明能够
自适应的学习每一层网络所需的感受野,并且能
够自适应的学习每种数据集所需的感受野。自适
应时序移位神经网络能够针对不同的数据学习
出不同的时间移位向量,从而自适应的适应不同
的数据分布。通过本发明提出的时序行为识别方
法,能够在提高行为检测精度的同时节省计算资
源,这种自适应的学习比普通时间卷积的手工调
参更加优越。

授权日期2020-09-11
专利号ZL 2020 1 0419814.4
语种中文
文献类型专利
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/48923
专题紫东太初大模型研究中心_图像与视频分析
作者单位1.中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
2.中国科学院自动化研究所
第一作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
张一帆,程科,卢汉清. 一种自适应时序移位神经网络时序行为识别方法. ZL 2020 1 0419814.4[P]. 2020-09-11.
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