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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,135 - 1,140 (6page)
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Deep learning has successfully boosted a performance of action recognition and inspired model developments for it. Specifically, 3D convolutional neural network (CNN) which best fits the purpose of vision-based action recognition has been applied to the task in various forms. In this paper, comprehensive research process for practical multi-person action recognition is presented. We perform various experiments using 3D CNN considering both performance and time efficiency. Distinguished from previous studies, we consider a performance on an embedded platform which consists of an embedded computer, ZED2 camera and a neural compute stick. The neural compute stick has its own memory and can be utilized asynchronously. This is a pioneer work proposing a multi-person action recognition framework using a neural compute stick. Step-by-step experiments verify a validity of the model configuration and the proposed framework.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORKS
3. PROPOSED METHODS
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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