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UCF101数据集与CRNN模型预测结果。

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简介：
通过使用UCF101数据集进行视频动作分类识别，并采用CRNN模型进行训练，迭代次数设定为120次。尽管该项目耗费了大量的时间和资金投入，但由于模型参数文件的pth文件体积过大，因此无法直接在平台发布，需要通过私下沟通进一步讨论。

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  • UCF101 数据集与 CRNN 模型及其预测结果
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    本研究介绍了UCF101数据集，并探讨了CRNN模型在该数据集上的应用及预测效果分析。 使用UCF101数据集完成的视频动作分类识别任务采用了CRNN模型，并进行了120次迭代训练。这项工作耗费了大量时间和资金，但由于模型参数文件pth体积过大，无法上传至平台，如有需要可进一步私下交流。
     
  • UCF101数据集与Conv3D模型及其预测结果
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    本研究介绍了UCF101数据集及基于Conv3D模型的应用，探讨了该模型在动作识别任务中的性能和预测效果。 使用UCF101数据集进行视频动作分类识别任务，并采用Conv3D模型完成。但由于模型参数文件（pth）过大，无法在上传，需要通过私聊方式提供。
     
  • CRNN预训练模型（crnn.pth）
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    CRNN预训练模型（crnn.pth）是一款基于卷积循环神经网络架构的深度学习模型，专为序列数据识别任务设计，适用于场景文本检测与识别等领域。 CRNN预训练模型是一种用于序列识别任务的深度学习模型，在处理如文本检测与识别等问题上表现出色。这种模型结合了卷积神经网络（CNN）进行特征提取、循环神经网络（RNN）捕捉时间依赖性以及全连接层实现分类，特别适用于图像中的文字识别场景。
     
  • NBA比赛结果与得分预测：构建预测模型
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    本项目致力于开发一个基于历史数据和机器学习算法的预测模型，用于分析并预测NBA比赛的结果及得分情况。 Latif Atci 和 Berkay Yalcin 的项目是预测NBA比赛结果并预测每个季度得分的工作。该项目基于2012年至今的NBA比赛数据进行分析，并进行了特征工程，为每个季度的得分、半场得分、最终得分和比赛结果概率建立了11个模型。
     
  • UCF101动作数据集
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    UCF101动作数据集是由超过13,000个短视频组成的大型人体行为识别数据库，涵盖101种不同的日常活动类别。 UCF101是一个现实动作视频的动作识别数据集，收集自YouTube平台，提供了来自101个不同类别的共计13,320个视频样本。 总时长：约27小时 来源：YouTube采集 类别数量：共包含101种不同的动作类型。这些可以大致分为五大类： - 人与物体的交互（例如涂抹眼妆、涂抹口红） - 单纯肢体动作（如射箭、平衡木练习等） - 人际互动行为 - 演奏乐器 - 各项体育运动 每个类别下有25组，每组包含4到7个短视频。视频长度不一。 具体类别包括：涂抹眼妆、涂抹口红、射箭、婴儿爬行、平衡木练习、乐队游行、棒球击打动作展示等。 由于文件过大，上传受限，数据集通常通过百度网盘分享的方式提供下载链接，并且永久有效！ #### 数据集概述 UCF101是广泛使用的用于计算机视觉领域中的行为分析任务的数据集。它由Sergey Karpathy等人在2012年发布。 #### 视频数量与类别分布 - **视频总数**：包含总共约13,320个样本。 - **动作类别数**：涵盖101种不同的日常活动场景，包括但不限于人体与物体的互动、单纯的肢体动作、人与人的互动、演奏乐器以及体育运动等。 #### 组织结构 每个类别下分为25组，每组包含4到7个短视频。这些视频长度不一，有助于模型训练时处理不同长度的动作序列。 #### 主要分类及示例动作 UCF101中的动作类别大致可以划分为五大类： - 人与物体的交互：例如涂抹眼妆、涂抹口红等。 - 单纯肢体活动：如射箭、平衡木练习等。 - 人际互动行为：如握手、拥抱等。 - 演奏乐器 - 各项体育运动 具体类别包括但不限于以下例子： 1. **涂抹眼妆**（ApplyEyeMakeup） 2. **涂口红**（ApplyLipstick） 3. **射箭**（Archery） 4. **婴儿爬行**（BabyCrawling） 5. **平衡木练习**（BalanceBeam） #### 数据集的应用 UCF101数据集被广泛应用于深度学习领域，用于训练和评估动作识别模型。它可以用于多种应用场景，比如视频监控系统中的异常行为检测、智能家居中的用户行为理解等。 #### 获取途径 由于文件过大，通常会通过百度网盘分享的方式提供下载链接，并且永久有效！ UCF101作为一个高质量且多样化的动作识别数据集，对于研究者来说是非常宝贵的研究资源。通过对这些视频数据的学习和分析，可以帮助构建更加智能和高效的行为理解系统，从而推动计算机视觉和人工智能技术的发展。
     
  • YOLOv5水果检测结合两种预训练模型及PyQt界面展示+水果检测数据集
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    本项目基于YOLOv5框架，融合两种预训练模型优化水果检测精度，并采用PyQt开发用户界面，同时提供自建水果检测数据集。 该项目提供了一种基于YOLOv5的水果检测方案，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），用于识别苹果、香蕉和橙子这三种水果类别。项目中包含一个使用PyQt构建的用户界面，并附带几百张相关的水果数据集。 该UI支持通过图片、视频或调用摄像头进行实时检测，提供相应的选择功能以方便操作。 此外，该项目采用的是 PyTorch 框架，代码为 Python 编写。
     
  • 电影数据集的Kaggle分析与模型预测
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    本项目基于Kaggle电影数据集进行深入分析和建模，旨在通过机器学习技术预测影片的成功率，探索影响电影票房的关键因素。 原创的Kaggle内核，分数在1.79484左右。有需要参加比赛的朋友可以参考这个代码。
     
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    该简介描述了一个精简版本的UCF101数据集，旨在为研究和开发提供一个更易于处理且涵盖广泛动作类别的视频数据集合。 精简版的UCF101数据集包含了原始数据集中的一部分视频片段，旨在减少存储需求并加快实验速度，同时保持足够的多样性以支持各种计算机视觉任务的研究与开发。该版本通过剔除冗余或重复的内容，并保留最具代表性的样本，确保了数据的有效性和实用性。
     
  • OTB数据集测试结果
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    本研究展示了在多个任务上使用OTB数据集进行算法测试的结果，涵盖视频目标跟踪等领域的性能评估。 OTB数据集的结果展示了不同算法在目标跟踪领域的性能表现。这些结果为研究人员提供了一个评估其工作的基准，并促进了该领域的发展。通过比较各种方法的准确性、鲁棒性和效率，研究者可以更好地理解当前技术的优势与局限性。此外，它还鼓励了创新思维和进一步的研究探索，以期提高未来算法的效果。