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ActNetFormer：半监督视频动作识别的 Transformer-ResNet 混合方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文提出了一种基于生成对抗网络的动作识别框架，使用深度卷积生成对抗网络进行无监督学习，并通过有标签数据集进行微调，实现准确识别人类活动的半监督学习。该方法在半监督动作识别方面表现优异。
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关键要点
- 提出了一种基于生成对抗网络的动作识别框架。
- 使用深度卷积生成对抗网络进行无监督学习。
- 通过有标签数据集对已训练的鉴别器进行微调。
- 实现了准确识别人类活动的半监督学习。
- 找到了好的网络架构和超参数以最大化鉴别器的效果。
- 该方法在半监督动作识别方面表现优异，达到UCF101和HMDB51等数据集的优劣表现。
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