[发明专利]用于基于神经网络的动作检测的方法和设备有效
| 申请号： | 201610987537.0 | 申请日： | 2016-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN108062505B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 兰翠玲;曾文军;宋思捷;兴军亮 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 王茂华 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开的各种实现涉及基于神经网络的动作检测。提出了一种使用神经网络的动作检测方案。该动作检测方案可以基于不同帧各自的重要性来设计和优化神经网络模型，使得较高的权重倾向于被分配给对动作识别而言重要性较高或判别性较高的帧，较低的权重倾向于被分配给对动作识别而言重要性较低或判别性较低的帧。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 基于 神经网络 动作 检测 方法 设备 | ||
【主权项】：
1.一种设备，包括：处理单元；存储器，耦合至所述处理单元并且包含存储于其上的指令，所述指令在由所述处理单元执行时使所述设备执行以下动作：获取视频的多个帧的表示信息和针对所述视频的预定义动作标签，所述表示信息表示所述多个帧中的实体并且所述预定义动作标签与所述实体的动作相关联；以及基于所述多个帧的所述表示信息和所述预定义动作标签来更新学习网络，所述学习网络包括第一子网络，更新所述学习网络包括：使所述第一子网络基于所述表示信息确定所述多个帧的重要性；以及使所述学习网络基于所述表示信息和所述多个帧的重要性确定所述视频与预定义动作标签相关联的概率。
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