Cnn Is特征平均不是多模态特征融合的有效方法
我已经实现了一个用于人类行为识别的双流CNN架构。第一个流使用1D-CNN对加速计数据建模，而第二个流基于2D-CNN对RGB数据建模。我分别训练了两条溪流 训练完成后，我从每个流的最后一个FC层提取了1024-D特征向量。然后，我将这些特征向量平均在一起，并将其输入SVM进行分类 现在，我的研究工作的评论员说，特征平均不是多模态特征融合的有效方法Cnn Is特征平均不是多模态特征融合的有效方法,cnn,fusion,Cnn,Fusion,我已经实现了一个用于人类行为识别的双流CNN架构。第一个流使用1D-CNN对加速计数据建模，而第二个流基于2D-CNN对RGB数据建模。我分别训练了两条溪流 训练完成后，我从每个流的最后一个FC层提取了1024-D特征向量。然后，我将这些特征向量平均在一起，并将其输入SVM进行分类 现在，我的研究工作的评论员说，特征平均不是多模态特征融合的有效方法