Advertisement

ResNet3D被应用于视频分类。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该readme文件对https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch这个仓库中ResNet3D的使用方法进行了详尽的阐述，并成功地将其应用于一个全新的打架数据集的视频分类项目。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用ResNet3D进行视频分类
    优质
    本研究采用ResNet3D模型对视频数据进行深度学习分析，通过提取视频中的时空特征实现高效的视频分类。 该README文件详细介绍了https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch仓库中的ResNet3D的使用方法，并将其应用于一个新的打架数据集的视频分类任务。
     
  • Ros 视频被屏蔽
    优质
    这段视频因包含违规内容而遭到平台屏蔽，无法正常播放和分享。详情可参考相关说明与规定。 ROS七层协议可以用来屏蔽在线视频。
     
  • ArcGIS遥感影像分类与成果应用视频课程（GIS视角）
    优质
    本课程从GIS视角深入讲解使用ArcGIS进行遥感影像分类的方法和技术，并探讨其实际应用价值。 本课程使用ArcGIS10.3.1（中文版）录制，并适用于10.0、10.1、10.2及10.4系列版本。PPT中包含工具的中英文对照，方便使用英文版软件的学习者也能顺利学习。报名后可下载课程PPT和操作数据，在报名页面或播放页面均可获取。所有视频均为超清格式，如果发现视频不够清晰，请调整清晰度设置以获得最佳观看体验。
     
  • 关于高光谱遥感技术在植被分类应用的研究
    优质
    本研究探讨了高光谱遥感技术在精确识别和分类植被类型中的应用，通过分析不同植物物种的光谱特征，为生态监测与资源管理提供科学依据。 高光谱遥感技术的出现为遥感领域带来了革命性的变化，显著提升了对植被类型的识别与分类精度。因此，探索快速且精确的高光谱植被分类方法具有重要的实际意义。本段落将通过分析具体的高光谱数据，在研究区域内选择特定的植被类型和适当的训练样本，以确定哪种分类方法效果更佳，并探讨影响分类准确性的因素。
     
  • Ex.Video 视频应用
    优质
    Ex.Video是一款功能全面的视频应用，提供高质量在线观看、下载以及编辑服务。用户可以轻松找到并分享喜欢的影片与剪辑作品。 据ExVideo中文社区消息，一款名为Ex.Video的App近日上线，定位为海外版抖音。根据其白皮书介绍，该应用是由一群来自加拿大的技术极客开发的，他们长期活跃于Pornhub平台。
     
  • Android 类似的抖音视频播放应用程序
    优质
    这款应用是专为安卓用户打造的一款短视频平台，类似于抖音。它提供了丰富的视频内容和创新的社交功能，让用户可以轻松观看、分享精彩瞬间。 目前抖音非常受欢迎，你是不是也想开发一个类似的应用呢？我们可以使用RecyclerView来实现这个功能。关于内存的回收利用就交给RecyclerView处理吧。
     
  • 基于LSTM的视频分类示例 - MATLAB开发
    优质
    本项目利用长短期记忆网络（LSTM）进行视频内容分析与分类，在MATLAB平台上实现高效准确的视频理解技术。 这是一个使用 LSTM 和 MATLAB 进行视频分类的简单示例。请运行名为 VideoClassificationExample 的代码。此示例基于 Mathworks 官方文档中的例子创建（具体位置为 https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/examples/classify-videos-using-deep-learning.html）。虽然官方的例子需要下载一个大约2GB的数据集，但这个例子可以尝试使用少量数据进行测试，以帮助您轻松上手。请注意，这只是带有图像的 LSTM 示例，请参考官方示例进一步研究。 该示例利用深度学习技术对视频内容进行分类，并根据连接在人头上的摄像头拍摄到的视频来预测人物是否处于行走或跑步状态。输入为视频帧，经过训练的模型将对其进行分析并做出相应判断。
     
  • 中国部分地区植被分类
    优质
    本研究对中国特定区域内的植物种类进行了详细的调查和分析，旨在建立一个全面的植被分类系统，为生态保护与资源管理提供科学依据。 使用中国植被资料UMD1km China.txt文件，在ArcGIS中裁剪出经度范围为118.18°E至118.68°E、纬度范围为31.18°N至31.68°N的数据，然后统计该区域内的植被分类。
     
  • 基于3D卷积神经网络的视频分类
    优质
    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。