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J-GLOBAL ID：202002248853318264   Reference number：20A2028199

Cross-Fiber Spatial-Temporal Co-enhanced Networks for Video Action Recognition

ビデオ動作認識のためのクロスファイバ空間-時間共強化ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Author (6)： Wu Haoze (University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Zha Zheng-Jun (University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Wen Xin (University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Chen Zhenzhong (Wuhan University, Wuhan, China) ,  Liu Dong (University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Chen Xuejin (University of Science and Technology of China, Hefei, China)
Material： ACM Proceedings
Issue： MM ’19  Page： 620-628  Publication year： 2019 
JST Material Number： D0698C  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： The 3D convolutional neural ne...

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Thesaurus term： interaction ,  convolution ,  *network ,  feature extraction ,  *video recorder ,  end-to-end signaling system ,  three dimension ,  deep layer ,  benchmark ,  computer architecture ,  reinforcement learning
Semi thesaurus term： 動作認識 ,  行動認識 ,  計算コスト ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (4)： co-enhanced learning ,  cross-fiber ,  spatial-temporal ,  video action recognition

JST classification (2)： Pattern recognition  (JE07000S) ,  Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (4)： ビデオ ,  動作認識 ,  ファイバ ,  強化