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示例-Kinetics-Skeleton.zip

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简介:
这个文件包含了一个关于动作识别的数据集Kinetics的骨架数据版本,适用于研究和开发基于深度学习的动作理解模型。 在训练st_gcn模型时,需要运行kinetics_gendata.py生成训练数据。以下是kinetics_gendata.py输入文件格式的示例。

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  • -Kinetics-Skeleton.zip
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    这个文件包含了一个关于动作识别的数据集Kinetics的骨架数据版本,适用于研究和开发基于深度学习的动作理解模型。 在训练st_gcn模型时,需要运行kinetics_gendata.py生成训练数据。以下是kinetics_gendata.py输入文件格式的示例。
  • kinetics-skeleton.zip
    优质
    Kinetics-Skeleton 是一个包含人类动作关键点数据集的资源包,适用于视频理解与分析研究。包含超过300种不同动作的关键点信息,助力深度学习模型训练。 在人体行为识别领域使用open-mmlab/mmskeleton中的kinetics-skeleton数据集时,该数据集中包含了用于训练的文件kinetics_train_label.json以及用于验证的文件kinetics_val_label.json。此外,还有生成各个视频对应的json文件。
  • Kinetics-Skeleton Kinetics Train Kinetics Train.z01
    优质
    Kinetics-Skeleton Kinetics Train是一系列用于动作识别和姿态估计的数据集与训练模型文件,涵盖广泛的人体运动数据。 kinetics-skeleton训练集太大了,需要拆分成十个部分进行上传。
  • Kinetics-Skeleton Kinetics Train Kinetics Train Z07
    优质
    Kinetics-Skeleton Kinetics Train Z07是一款基于动态骨骼技术开发的先进动画训练工具,专为提升角色动作流畅性和自然度而设计。 kinetics-skeleton训练集太大了,需要拆分成十个部分上传。
  • Kinetics-I3D-PyTorch
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    Kinetics-I3D-PyTorch 是一个基于PyTorch框架实现的Kinetics-I3D模型库,用于视频理解和动作识别研究。 在Kinetics Pytorch上训练的I3D模型仓库通过Pytorch实现了I3D网络,并从张量流转换了预训练的模型权重。样例代码可以将tensorflow模型转换为pytorch,使用命令`./convert.sh`执行此操作。您可以评估样品,使用脚本`multi-evaluate.py`进行评估。与原始模型略有不同的是,您可以在out目录中比较原始模型(imagenet_joint.txt)和PyTorch模型的输出结果。
  • kinetics-skeleton-val-example.zip
    优质
    kinetics-skeleton-val-example.zip包含了从Kinetics数据集中抽取的人体关键点验证示例视频帧,适用于动作识别和姿态估计研究。 行为识别数据集kinetics-skeleton的示例文件可以用来了解具体内容格式。训练数据与验证数据的格式相同。
  • Kinetics-400数据集.zip
    优质
    Kinetics-400数据集包含400类动作分类的超过30万段短视频,广泛应用于视频理解与行为识别领域,是深度学习研究的重要资源。 Kinetics-400数据集的百度云下载链接可在资源里找到。由于整理资料需要一定时间与精力,因此设置了1积分进行下载限制。关于如何使用,请参考相关说明或文档。
  • resnext-101-64f-kinetics模型参数文件(.pth)
    优质
    resnext-101-64f-kinetics.pth是一个预训练深度学习模型参数文件,适用于视频识别任务。该模型基于ResNeXt架构,针对Kinetics数据集优化,能够高效准确地分类和理解动作视频内容。 在GitHub项目https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch中提供了预训练模型,并且这些模型可以在Google Drive的指定文件夹中找到,链接为https://drive.google.com/drive/folders/1zvl89AgFAApbH0At-gMuZSeQB_LpNP-M。
  • MyBatisX:MyBatisX
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    简介:MyBatisX示例提供了使用MyBatisX插件的各种代码片段和用法说明,帮助开发者快速上手并掌握其功能。 MyBatisX的演示样本展示了如何使用该框架进行数据库操作。通过这些示例可以更好地理解其功能和用法。
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    本资源提供了多种实体关系(ER)图示例,旨在帮助学习者和开发者理解并应用数据库设计中的ER模型。通过直观展示实体、属性及它们之间的关系,这些示例为构建有效的数据架构提供了宝贵的参考。 ER图ER图ER图ER图ER图ER图ER图ER图