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双流卷积网络:当深度学习第一次在视频动作识别上打败了手工特征2014 年，计算机视觉圈里有一件让很多人不太舒服的事。图像识别领域早就被深度学习占领了。2012 年AlexNet 一炮而红之后，卷积神经网络在静态图片上的表现已经把传统方法甩开好几个身位，没人再怀疑深度学习是不是能处理图像了。但视频不一样。如果你去看当时视频动作识别的还有呢？
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当AI终于看懂了视频:双流网络如何教机器理解"动作"你可能不知道，深度学习曾经有整整两年，在视频动作识别这件事上打不过一个叫做"密集轨迹"的老方法。2014年，AlexNet已经横扫图像分类领域，深度学习的浪潮席卷整个计算机视觉圈。但奇怪的事情发生了：当研究者们把同样的卷积神经网络搬到视频上，用来识别"一个人在跳舞"或者"运等会说。
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视频里的动作,AI是怎么"看懂"的?2014年，如果你问一个计算机视觉研究者"深度学习能识别视频里的动作吗",大概率会得到一个尴尬的沉默。不是因为没人尝试过。恰恰是因为已经有不少人尝试过，结果都不太理想。当时最强的手工特征方法叫密集轨迹密集轨迹*:一种传统计算机视觉方法，通过追踪视频里密集分布的点随小发猫。
视频里的动作,AI 曾经看不懂2014 年之前，如果你让一台电脑分辨视频里的人是在"打网球"还是在"打棒球",最靠谱的办法居然不是神经网络。那时候深度学习已经在图像识别上大杀四方了。2012 年的AlexNet 把图片分类的错误率一下打下来十几个百分点，整个计算机视觉圈子都在传"深度学习要统治一切"。可是到了好了吧！
用两只眼睛看视频:光流与图像的双流对决2014 年秋天，如果你去问一个搞计算机视觉的研究者"深度学习能不能识别视频里的动作",大概率会得到一个尴尬的沉默。不是因为深度学习不行，恰恰相反，那一年深度学习正在图像识别领域杀得对手片甲不留。AlexNet 两年前横空出世，把图像分类的错误率硬生生砍掉了十个百分点。整还有呢？
2014年,两个学者用两张图片打败了整个视频识别领域2014年之前，如果你想让电脑看懂视频里的人在做什么，最好的办法不是深度学习。这句话现在听起来有点奇怪。毕竟今天我们已经习惯了深度学习在图像识别、语音识别、机器翻译上全面碾压传统方法。但在2014年那个时间点上，情况完全不是这样。当时视频动作识别领域最强的方法好了吧！
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哈工深大女生吐槽学计算机后自己是傻瓜!网友:你都不会,那双非呢?这也是很多计算机专业学生都调侃自己是某站大学毕业的原因。这不，哈尔滨工业大学深圳校区就有一个女生，发视频吐槽自己零基础学计算机好了吧！ 网站使用方法课本上也不教，比如GitHub,比如其他的，需要根据网上的教程来进行学习。她感慨现在她在纠结自己是否是否适合学习计算机。因好了吧！
视频里的动作,机器是怎么"看懂"的2014 年秋天，如果你问计算机视觉领域的研究者一个问题：深度学习能不能识别视频里的动作，大多数人会犹豫。不是因为深度学习不行，而是因为它在这件事上已经输了两年。图像识别领域，深度学习早就靠AlexNet 打穿了所有传统方法。可是一旦换成视频，换成"识别一个人正在做什么动后面会介绍。
视频里的动作,光流帮你看2014 年，深度学习已经在图片识别上打得手工特征毫无还手之力。AlexNet 两年前横空出世，把ImageNet 的错误率一下子拉低了十几个百分点，整个计算机视觉圈子都在往深度学习转向。但有一个领域，深度学习死活打不过老方法：视频里的动作识别。你给机器看一段视频，问它这个人在干是什么。
学生党必学:手把手教你更换笔记本固态硬盘【ZOL中关村在线原创技术】又是一年开学季到来，是时候更新学习装备了，尤其是新学期要学习新课程，或者想学习视频剪辑创作等，电脑的硬盘空间就要吃紧了，尤其是笔记本电脑原配的固态硬盘往往只有500GB左右，可以说根本不够用。今天我们就教大家为自己的笔记本更换一块大容量后面会介绍。
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