INCOMING TRANSMISSION

Classification，Detection Classification：给定预先裁剪好的视频片段，预测其所属的行为类别 Detection：视频是未经过裁剪的，需要先进行人的检测where和行为定位（分析行为的始末时间）when，再进行行为的分类what。 通常所说的行为识别更偏向于对时域预先分割好的序列进行行为动作的分类，即 Trimmed Video Action Classification。 Two-Stream Two-stream convolutional networks 简介 Two-Stream CNN网络顾名思义分为两个部分， 空间流 处理 RGB图像 ，得到形状信息; 时间流/光流 处理 光流图像 ，得到运动信息。 两个流最后经过softmax后，做分类分数的融合，可以采用平均法或者是SVM。不过这两个流都是二维卷积操作。最终联合训练，并分类。 如图所示，其实做法非常的简单，相当于训练两个CNN的分类器。一个是专门对于 RGB 图的， 一个专门对于光流图的， 然后将两者的结果进行一个 fushion 的过程。...

光流（Optical Flow）是物体在三维空间中的运动（运动场）在二维图像平面上的投影，由物体与相机的相对速度产生，反映了微小时间内物体对应的图像像素的运动方向和速度。 KLT 是基于光流原理的一种特征点跟踪算法，本文首先介绍光流原理，然后介绍 KLT 及相关 KLT 变种算法。 Optical Flow 光流法假设： 亮度恒定，图像中物体的像素亮度在连续帧之间不会发生变化； 短距离(短时)运动，相邻帧之间的时间足够短，物体运动较小； 空间一致性，相邻像素具有相似的运动； 记 \(I(x,y,t)\) 为 \(t\) 时刻像素点 \((x,y)\) 的像素值，那么根据前两个假设，可得到： \[I(x,y,t)=I(x+dx,y+dy,t+dt)\] 一阶泰勒展开： \[I(x+dx,y+dy,t+dt)=I(x,y,t)+\frac{\partial I}{\partial x}dx+\frac{\partial I}{\partial y}dy+\frac{\partial I}{\partial t}dt\] 由此可得： \[\frac{\partial I}{\partial...

160. 相交链表 题目 给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点，返回 null 。 图示两个链表在节点 c1 开始相交 ： 题目数据 保证 整个链式结构中不存在环。 注意 ，函数返回结果后，链表必须 保持其原始结构 。 自定义评测： 评测系统 的输入如下（你设计的程序 不适用 此输入）： intersectVal - 相交的起始节点的值。如果不存在相交节点，这一值为 0 listA - 第一个链表 listB - 第二个链表 skipA - 在 listA 中（从头节点开始）跳到交叉节点的节点数 skipB - 在 listB 中（从头节点开始）跳到交叉节点的节点数 评测系统将根据这些输入创建链式数据结构，并将两个头节点 headA 和 headB 传递给你的程序。如果程序能够正确返回相交节点，那么你的解决方案将被 视作正确答案 。 示例 1： 输入：intersectVal = 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,6,1,8,4,5], skipA = 2,...