问用于行为分类的CNN
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Stack Overflow用户

提问于 2017-02-23 00:09:55

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他们简单地构建了一个CRNN网络，结合CNN和RNN，制作了一个区分足球比赛和电视广告的视频分类器。

我的问题是对输入视频中是否包含作弊行为(考试作弊)进行分类或简单判断，因此根据本教程，我应该通过一组欺骗和非欺骗图像来训练CNN，然后通过这个网络传递一系列帧以输出一系列(骗子/非作弊者)标志，最后用该输出来训练或测试RNN。

在这种情况下，CNN也会表现出色，因为我会利用自己和我的团队扮演骗子和不作弊者的角色，得到一个庞大的数据集来训练CNN，这意味着同一个人会扮演骗子和非骗子的角色，这可能会导致混乱！

我的最后一个问题是，我是否可以使用本教程中声明的行为分类方法？或者CNN能成功地区分欺骗和非欺骗帧吗？

回答已采纳

发布于 2017-02-23 00:30:28

实际上，使用相同的人为骗子和非作弊者剪辑将改善培训。网络必须学会根据行为而不是欺骗者的身体特征进行区分。

我希望这对你会有很好的效果。但是，根据特定行为，您可能需要使用视频序列而不是单个帧来描述某些行为。有时，欺骗由一系列请求和响应组成，而不是包含在单个帧中的数据。

这有用吗？

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/42404697

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