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基于FasterNet模型的校园异常行为检测
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作者 郭海峰 孙健鹏 《通信与信息技术》 2025年第5期22-25,34,共5页
SlowFast模型存在慢速分支的运算时间过长和对时间特征处理能力不足的问题。针对上述问题,利用FasterNet网络替换Resnet网络作为慢速分支网络,提高慢速分支识别准确率的同时使网络更加轻量化。设计新的预测模块,提高整体网络对时序特征... SlowFast模型存在慢速分支的运算时间过长和对时间特征处理能力不足的问题。针对上述问题,利用FasterNet网络替换Resnet网络作为慢速分支网络,提高慢速分支识别准确率的同时使网络更加轻量化。设计新的预测模块,提高整体网络对时序特征的提取能力。实验表明改进算法的识别准确率在自制数据集上达到85.4%,提升14.3%;在HMDB51数据集上达到87.5%,提升11.3%,运算时间约减少20%。 展开更多
关键词 视频异常检测 深度学习 部分卷积 slowfastnet
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