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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-02-18 15:00 Evaluation of Triple-Stream Convolutional Network for Action Recognition ○Dichao Liu・Yu Wang・Jien Kato・Kenji Mase（Nagoya Univ.）  PRMU2016-168 CNR2016-35 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Recently, Two-Stream Convolutional Network has achieved remarkable performance. For example, by using static frames and optical flows as inputs and training the fused networks together, local motion information can be explicitly captured, bringing about noticeable improvement for end-to-end performance. On the other hand, dynamic image, whose pixel values are rescaled from parameters of a ranking machine encoding the frames’ temporal variety, have also been confirmed to provide complimentary information to spatial appearance. Inspired by these works, we proposed Triple-Stream Convolutional Network by adding a third stream of network whose input is dynamic image. In this paper, we implemented the proposed Triple-Stream Convolutional Network, and evaluated it in two aspects: (1) how the overall end-to-end classification performance can be benefited by adding the third stream; (2) which way is efficient to use the trained Triple-Stream Convolutional Network in classification. |
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| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Action recognition / ConvNets / Deep Learning / Fusion / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 461, PRMU2016-168, pp. 91-94, 2017年2月. | |
| 資料番号 | PRMU2016-168 | |
| 発行日 | 2017-02-11 (PRMU, CNR) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2016-168 CNR2016-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU CNR |
| 開催期間 | 2017-02-18 - 2017-02-19 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 実世界センシングと応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2017-02-PRMU-CNR |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Triple-Stream Convolutional Network for Action Recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Action recognition |
| キーワード(2)（和/英） | / ConvNets |
| キーワード(3)（和/英） | / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / Fusion |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 劉 迪超 / Dichao Liu / リュウ ディチョウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 王 彧 / Yu Wang / |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 ジェーン / Jien Kato / |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 間瀬 健二 / Kenji Mase / |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-02-18 15:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2016-168, CNR2016-35 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.461(PRMU), no.462(CNR) |
| ページ範囲 | pp.91-94 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2017-02-11 (PRMU, CNR) |
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