TransNet：基于迁移学习的网络人体动作识别
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过将复杂的 3D-CNN 解构为 2D - 和 1D-CNN，本文提出了一种简洁而多功能的端到端深度学习架构 TransNet 用于人体动作识别（HAR），通过与其他领域的预训练 2D-CNN 模型相结合，TransNet 可以有效地提高效率和准确性，并在大量实验结果和与最先进的模型的比较中展示了其在 HAR 中相对于灵活性、模型复杂度、训练速度和分类准确性方面的优越性。
本文介绍了TransNet，一种用于人体动作识别的端到端深度学习架构。TransNet将3D-CNN解构为2D和1D-CNN，并结合其他领域的预训练2D-CNN模型，以提高效率和准确性。大量实验表明，TransNet表现优异。
