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摘 要：目前基于3D-ConvNet的行為識別算法普遍使用全局平均池化（global average pooling，GAP）壓縮特征信息，但會產(chǎn)生信息損失、信息冗余和網(wǎng)絡(luò)過擬合等問題。為了解決上述問題，更好地保留卷積層提取到的高級語義信息，提出了基于全局頻域池化（global frequency domain pooling，GFDP）的行為識別算法。（剩余16563字）
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基于全局頻域池化的行為識別算法
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