CVPR 2018 | 腾讯AI Lab、MIT等机构提出TVNet：可端到端学习视频的运动表征

选自arXiv作者：Lijie Fan、Wenbing Huang、Chuang Gan、Stefano Ermon、Boqing Gong、Junzhou Huang机器之心编译参与：Panda尽管端到端的特征学习已经取得了重要的进展，但是人工设计的光流特征仍然被广泛用于各类视频分析任务中。为了弥补这个不足，由来自腾讯 AI Lab、MIT、清华、斯坦福大学的研究者完成并入选 CVPR 2018 Spotlight 论文的一项研究提出了一种能从数据中学习出类光流特征并且能进行端到端训练的神经网络：TVNet。机器之心对本论文进行了摘要介绍，详情请参阅原论文。另外，该研究成果的 TensorFlow 实现已经发布在 GitHub 上。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1804.00413代码地址：https://github.com/LijieFan/tvnet 图像分类和目标检测等基于图像的任务已经在深度学习（尤其是卷积神 ………………………………