本發(fā)明提出一種用于具有長尾分布特性的單猴視頻動作分類方法,包括步驟一:建立猴子動作數(shù)據(jù)集;步驟二:構(gòu)建單猴視頻動作分類模型,利用訓練集在深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練一個包含兩個階段的網(wǎng)絡模型,第一階段提取特征,第二階段進行分類,然后固定特征提取參數(shù),對分類學習參數(shù)進行歸一化,學習放縮調(diào)節(jié)因子以調(diào)節(jié)分類器參數(shù);步驟三:利用測試集對訓練的模型進行評估,確定模型性能;步驟四:將上述訓練和驗證好的模型進行部署,在實際場景中對視頻數(shù)據(jù)進行分類。本發(fā)明通過固定特征提取網(wǎng)絡參數(shù),僅對分類學習參數(shù)調(diào)節(jié)來重新平衡分類器的決策邊界,以實現(xiàn)長尾分布數(shù)據(jù)準確性的目的。這種分類方法不需要額外的重訓練或重采樣或設(shè)計特別的損失函數(shù)。
聲明:
“用于具有長尾分布特性的單猴視頻動作分類方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)