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3D CNN PyTorch 视频分类工具 - 源码，基于 3D ResNet。

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简介：
该项目利用3D ResNet模型进行视频分类，并基于PyTorch框架进行了实现。具体而言，3D ResNet模型经过在Kinetics数据集上的训练，该数据集包含了400个不同的动作类别。此代码接收视频作为输入，并在得分模式下，能够输出每16帧的类别名称以及对应的预测类别得分。此外，在功能模式下，该代码每16帧会生成512个暗角特征图（在全局平均池化层之后）。为了方便使用，提供了该代码的Torch（Lua）版本。请确保已通过conda安装pytorch、torchvision和cuda80 -c soumith，同时通过wget从http://johnvansickle.com/ffmpeg/下载FFmpeg和FFprobe。

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  • video-classification-3d-resnet-pytorch：基于3D ResNet的视频分类工具-源码
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的视频分类工具，采用先进的3D残差网络（ResNet）模型，适用于各类大规模视频数据集上的高效、精准分类任务。 使用3D ResNet进行视频分类是利用在Kinetics数据集上训练的3D ResNet模型来进行动作分类的一种PyTorch方法。该数据集包含400个不同的动作类别。此代码接受视频输入，并以得分模式输出每16帧对应的类名和预测分数；在功能模式下，则会输出经过全局平均池化后的512维特征向量，同样针对每一组连续的16帧。 此外还提供了该代码的Torch（Lua）版本。安装所需的PyTorch库可以通过以下命令进行： ``` conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith ``` 同时还需要下载并安装FFmpeg和FFprobe工具以支持视频处理功能。
     
  • CNN-LSTM：基于PyTorch的视频分类框架——含源码
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    本项目介绍并实现了基于CNN与LSTM结合的视频分类模型，采用Pytorch深度学习框架进行开发，并开放了完整源代码供研究者参考和使用。 CNN LSTM 带有Resnet后端的CNN LSTM用于视频分类的实现入门先决条件是PyTorch（需要0.4以上版本）以及FFmpeg、FFprobe 的Python 3环境。 首先，创建数据目录结构如下： - data/ - video_data/ 将您的视频数据集放入`data/video_data/`中。格式应为： ``` data └── video_data ├── bowling │ └── walking.avi └── running ├── running0.avi └── runnning1.avi ``` 从视频数据集中生成图像，可以使用脚本： ```bash ./utils/generate_images.sh # 这里假设有一个shell脚本来执行此操作。 ```
     
  • 基于3D卷积神经网络的视频分类
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    本研究提出了一种基于3D卷积神经网络的视频分类方法，有效提升了对动态场景的理解与识别精度，在多个数据集上达到领先水平。 在三维卷积神经网络（3DCNN）的基础上进行视频分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，特别是在动作识别与理解方面。3DCNN通过捕捉空间及时间特征来提高视频的分类准确性。 **UCF-101数据集**: UCF-101是一个广泛使用的包含101种不同类别动作的数据集，包括人与物体交互、肢体运动、人际互动、乐器演奏和体育活动等。该数据集因其多样性和复杂性被用作评估3DCNN性能的理想工具。 **3DCNN结构**: 3DCNN的核心在于通过三维卷积来处理空间及时间信息的结合。一个典型的架构包括输入层，多个3D卷积层、池化层和全连接层。具体而言，给定数据集中的视频帧被分割成连续7帧的60x40图像，并经过一系列操作进行特征提取。 - **H1 层**: 这一层通过灰度值以及在X轴和Y轴方向上的梯度变化及光流来预先设定硬核以提取初始特征。 - **C2 层**: 两个7x7x3的卷积核用于进一步处理，产生更多的特征图谱。 - **S3 层**: 使用2x2的最大池化层减少计算量并保留主要信息。 - **C4 层**: 利用更大的卷积核继续提取更高级别的特征，并增加更多特征映射的数量。 - **S5 层**: 通过一个3x3的池化操作进一步降低每个映射的空间大小，为后续全连接层准备输入数据。 **视频分类流程**: 1. 预处理：将视频分割成连续帧序列。 2. 特征提取：使用卷积层捕捉空间和时间联合特征。 3. 池化特征: 通过池化操作减少计算量，同时保留关键信息。 4. 全局表示：全连接层将输出转换为全局特征向量。 5. 分类：利用softmax函数进行多分类预测，并确定视频类别概率。 **参数调整**: 可以通过对学习率、卷积核大小、池化尺寸及步长，批量大小以及正则化参数的调节来优化3DCNN性能。实际应用中通常需要多次迭代训练过程，通过监控损失和验证集精度来进行超参调优，并使用数据增强技术防止过拟合。 总结来说，在视频分类任务上基于3DCNN的应用结合了深度学习、计算机视觉与信号处理等多个学科的知识。通过对网络结构及参数进行优化调整，可以构建出能够有效识别理解视频动作的高效模型。这种技术在智能监控系统、社交媒体分析和自动驾驶等领域具有广泛的实际应用价值。
     
  • CNN-3D图像-Tensorflow：利用CNN对3D图像进行分类
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    本文介绍了一种基于TensorFlow框架的深度学习模型，该模型采用卷积神经网络(CNN)技术来处理和分析三维图像数据，并实现高效的图像分类。 使用Tensorflow的CNN进行3D MRI分类任务需要解决一些挑战。代码依赖关系包括：Tensorflow 1.0、Anaconda 4.3.8 和 Python 2.7。 从3D医学图像中学习模型存在困难，主要是由于数据大小庞大（例如218x182x218或256x256x40）以及训练规模较小。此外，所有图像看起来非常相似，并且主体之间只有细微的差别。 为了解决这些问题，可以采取以下措施：配备高性能机器特别是增加RAM；在预处理阶段对图像进行下采样以减小数据量；通过旋转、平移等操作进行数据扩充来生成更多训练样本。此外还可以考虑利用迁移学习的方法提高模型性能。
     
  • 冠状动脉追踪的3D CNN分类方法：基于3D CNN的跟踪技术...
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    本文介绍了一种基于3D卷积神经网络（CNN）的冠状动脉自动追踪与分类的新方法，通过创新性地应用深度学习技术，旨在提高心血管疾病诊断的准确性和效率。 通过3D CNN分类点火器跟踪冠状动脉的PyTorch重新实现可以提取具有最先进（SOTA）性能的冠状动脉中心线。关键思想是对3D扩张的CNN进行训练，以基于局部图像补丁预测心脏CT血管造影(CCTA)图像中任意给定点的可能动脉方向和半径。我们使用3D斐波那契球来模拟CNN跟踪器，其中球上的点代表可能的方向，而球体大小表示当前位置处冠状动脉的直径或半径。该过程从手动或自动放置在冠状动脉中的单个起始点开始，并根据CNN预测沿两个方向追踪血管中心线。当无法确定准确的方向时，追踪将停止。为了创建完整的血管树结构，需要训练三个神经网络：第一个用于预测当前位置可以移动的两个方向和对应的直径；第二个则用来识别进入冠状动脉的入口位置。
     
  • PyTorch 3D视频动作识别的代码
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    这段代码提供了使用PyTorch进行3D视频动作识别的方法和模型实现，适用于深度学习研究者与开发者。 3D视频动作识别项目使用Python编写，采用PyTorch架构，并包含相关代码和图片下载链接。
     
  • 3DmFV-Net：基于3D CNN的点云分类-MATLAB实现-3D点云分类网络开发
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    3DmFV-Net是一款采用3D卷积神经网络技术进行点云数据分类的工具，专为MATLAB平台设计。它提供了高效的3D点云分类解决方案和详细的代码示例，适合科研人员与工程师深入研究及应用开发。 有关完整说明，请参阅 README.md 文件。这份 MATLAB 代码用于训练点云分类网络，并采用了3D修正Fisher Vectors技术。这项工作在2018年西班牙马德里的IROS会议上展出，后发表于机器人与自动化快报期刊。 如今的机器人系统通常配备有直接采集三维数据的设备（如LiDAR），能够提供周围环境丰富的点云表示形式。这些信息常用于避障和地图构建等用途。在这里，我们提出了一种新的方法来利用点云进行语义理解的关键任务——即对物体分类。 卷积神经网络在二维图像中的对象识别上表现得非常出色，但在三维点云分析中却难以直接应用。这主要是因为点云的非规则格式及不同数量的点所带来的挑战。一种常见的解决方案是将点云转换为3D体素网格，但这种方法需要权衡精度与内存大小的问题。 本段落提出了一种新颖且直观易解释的3D点云表示方法，称为3D Modified Fi。
     
  • ECharts-GL 3D可视化工具库-其他分类
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    ECharts-GL是一款用于创建3D图表和可视化的JavaScript库，属于百度开源项目。它基于WebGL技术，能够帮助开发者轻松实现复杂的数据展示需求。 ECharts-GL是Apache ECharts（正在孵化）的一个扩展包，提供3D绘图、地球仪可视化以及WebGL加速功能。 特点如下： 1. 混搭：在ECharts中混搭功能强大，作为其扩展的ECharts-X自然也需要支持。它能够与ECharts中的折线柱状饼图和地图等图表进行混搭，并且可以使用ECharts中的legend、dataRange等组件来实现更丰富的可视化效果。 2. 3D大规模标注：在ECharts-X中，标记的效果及用法类似于ECharts的markPoint。然而，由于WebGL的强大性能，在几万甚至几十万个markPoint的情况下仍能进行实时动画和交互操作。标柱（markBar）是ECharts-X中的一个新概念，它是对markPoint的一个扩展，并在三维空间增加了一个高度维度来表达更丰富的数据信息。 3. 3D大规模标记线：同样地，在使用方式上与ECharts类似，但在展示效果方面从2D升级到了3D线条。它支持几万条markLine的实时展现、动画和交互操作。 4. 风场及洋流等向量场可视化：NASA曾发布过全球洋流图，并采用了梵高风格以增加艺术感。ECharts-X提供了对风场或洋流这种向量场可视化的便捷配置，同样支持实时展示与互动功能。 5. 自定义底图：该特性虽然简单但非常实用，可以设置地球的纹理图片作为背景地图，使显示效果更加逼真和有质感。未来也会在ECharts的地图组件中加入这一选项。例如，在下面的一张截图里将地图替换成了木星的表面图像。
     
  • 3D ResNet：应用于动作识别的动作识别3D ResNet
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    简介：3D ResNet是一种深度学习模型，专门用于视频中的动作识别任务。该网络架构基于2D残差网络并扩展至三维空间，有效捕捉视频的时间动态特征，大幅提升了动作分类的准确性。 用于动作识别的3D ResNet 是以下论文的PyTorch代码：该代码仅包括对ActivityNet和Kinetics数据集的培训和测试功能。如果您想使用我们的预训练模型进行视频分类，请参考相关文档。提供的此代码为PyTorch（python）版本，包含其他模型如预激活ResNet、Wide ResNet、ResNeXt 和 DenseNet等。如果使用了该代码或预先训练的模型，在引用时请遵循以下格式： @article{hara3dcnns, author={Kensho Hara and Hirokatsu Kataoka and Yutaka}
     
  • 关于在UCF101上运用3D CNN及CNN+RNN做视频分类与动作识别的Python教程
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    本教程提供了一个基于Python的详尽指南，在UCF101数据集上使用3D卷积神经网络（3D CNN）和CNN结合循环神经网络（CNN+RNN）进行视频分类及动作识别的方法。 在UCF101上使用3D CNN/CNN + RNN进行视频分类/动作识别的教程介绍了一个快速而简单的代码实现方法，该存储库利用 UCF101 数据集和 PyTorch 为视频分类（或动作识别）设计了相应的框架。 视频被视作一系列连续帧组成的三维图像或者多个二维图像。 下面是两个简单的神经网络模型： 数据集中包含来自101个不同类别的共计13,320段视频，这些视频的长度和分辨率各不相同；其中最短的一个只有28帧长。为了简化处理步骤，直接使用了由 feichtenhofer 提供的预处理后的数据集，避免了通过 OpenCV 或 FFmpeg 等工具进行繁琐的视频转码或帧提取工作。 模型： 1. 使用3D卷积神经网络（CNN）来识别和分类动作。