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【深度学习】如何通过深度学习，完成计算机视觉中的所有工作？( 三 )


【深度学习】如何通过深度学习，完成计算机视觉中的所有工作？
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直接大量传递图像
视频帧可以通过几种方式传递：

  1. 直接在大批量中 ， 例如第一个图 。 由于我们正在传递一系列帧 ， 因此空间和时间信息都是可用的 。

【深度学习】如何通过深度学习，完成计算机视觉中的所有工作？
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单帧+光流（左） 视频+光流（右）
  1. 我们还可以在一个流中传递单个图像帧（数据的空间信息） ， 并从视频中传递其相应的光流表示形式（数据的时间信息） 。 我们将使用常规2D CNN从这两者中提取特征 ， 然后再将其组合起来传递给我们的3D CNN ， 后者将两种类型的信息进行合并 。
  2. 将帧序列传递给一个3D CNN ， 并将视频的光流表示传递给另一个3D CNN 。 这两个数据流都具有可用的空间和时间信息 。 鉴于我们正在对视频的两种不同表示（均包含我们的所有信息）进行特定处理 ， 因此这是最慢的选择 ， 但也可能是最准确的选择 。
所有这些网络都输出视频的动作分类 。 原文：https://towardsdatascience.com/how-to-do-everything-in-computer-vision-2b442c469928
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