3D ResNet：应用于动作识别的动作识别3D ResNet

简介：
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}