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摘 要：目前基于3D-ConvNet的行为识别算法普遍使用全局平均池化（global average pooling，GAP）压缩特征信息，但会产生信息损失、信息冗余和网络过拟合等问题。为了解决上述问题，更好地保留卷积层提取到的高级语义信息，提出了基于全局频域池化（global frequency domain pooling，GFDP）的行为识别算法。（剩余16563字）
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基于全局频域池化的行为识别算法
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