C3D网络笔记

C3D网络 论文链接 论文翻译 该论文发现： 1、3D ConvNets比2D ConvNets更适用于时空特征的学习； 2、对于3D ConvNet而言，在所有层使用3×3×3的小卷积核效果最好； 3、我们通过简单的线性分类器学到的特征名为C3D(Convolutional 3D)，在4个不同的基准上优于现有的方法，并在其他2个基准上与目前最好的方法相当。 论文的主要贡献 我们的实验表明3D卷积

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