未验证 提交 b014ae24 编写于 作者: K Kaipeng Deng 提交者: GitHub

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## 模型简介
Attention Cluster模型为ActivityNet Kinetics Challenge 2017中最佳序列模型。该模型通过带Shifting Opeation的Attention Clusters处理已抽取好的RGB、Flow、Audio数据,Attention Cluster结构如下图所示。
Attention Cluster模型为ActivityNet Kinetics Challenge 2017中最佳序列模型。该模型通过带Shifting Opeation的Attention Clusters处理已抽取好的RGB、Flow、Audio特征数据,Attention Cluster结构如下图所示。
<p align="center">
<img src="../../images/attention_cluster.png" height=300 width=400 hspace='10'/> <br />
Multimodal Attention Cluster with Shifting Operation
</p>
Shifting Operation通过对每一个attention单元的输出添加一个独立可学习的线性变换处理后进行L2-normalization,使得各attention单元倾向于学习特征的不同成分,从而让Attention Cluster能更好地学习不同分布的数据,提高整个网络的学习表征能力。
详细内容请参考[Attention Clusters: Purely Attention Based Local Feature Integration for Video Classification](https://arxiv.org/abs/1711.09550)
## 数据准备
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