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TransNet：基于迁移学习的网络人体动作识别
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- TransNet是一种用于人体动作识别的端到端深度学习架构。
- TransNet通过将复杂的3D-CNN解构为2D和1D-CNN来简化模型。
- 该架构结合了其他领域的预训练2D-CNN模型，以提高效率和准确性。
- 大量实验结果表明，TransNet在灵活性、模型复杂度、训练速度和分类准确性方面优于最先进的模型。
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