《表4 面板回归结果：基于3D卷积残差网络的人体动作识别算法》

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《基于3D卷积残差网络的人体动作识别算法》

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如表3所示，本文方法的识别率相比较其他3D卷积动作识别方法有较大的提升。本文模型和C3D对比如表4所示，参数量虽然仅是C3D的一半，但卷积层数达到了92层，远远超过C3D的8层，因此可以捕获更多层次的时空特征，从而提高识别率，而且每次迭代训练的时长仅为C3D的1/3。