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基于Detectron2与LSTM的人体动作识别方法

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简介：
本研究提出了一种结合Detectron2和LSTM的技术方案，用于高效准确地识别视频中人体的动作。通过深度学习模型的有效融合，该方法在复杂场景下展现出优越性能。 在代码中我们将解释如何使用姿势估计和LSTM（长短期记忆）创建一个用于人类动作识别的应用程序。我们将开发一个网页应用，它接收一段视频输入，并生成带有标识动作类注释的输出视频。

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  • 基于Detectron2与LSTM的人体动作识别方法
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    本研究提出了一种结合Detectron2和LSTM的技术方案，用于高效准确地识别视频中人体的动作。通过深度学习模型的有效融合，该方法在复杂场景下展现出优越性能。 在代码中我们将解释如何使用姿势估计和LSTM（长短期记忆）创建一个用于人类动作识别的应用程序。我们将开发一个网页应用，它接收一段视频输入，并生成带有标识动作类注释的输出视频。
  • 基于TS-LSTM模型的骨架动作识别方法
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    本研究提出了一种基于TS-LSTM模型的新型骨架动作识别方法，旨在提高复杂场景下人体动作识别的准确性和效率。 这是Ensemble TS-LSTM v1、v2 和 v3 模型的Tensorflow实现，该模型基于相关论文的研究成果。广义的时间滑动LSTM（TS-LSTM）网络由多个TS-LSTM模块构成，并可通过超参数进行控制，如L-STM窗口大小、时间跨度和TS-LSTM模块中的运动特征偏移。 对于NTU RGB+D数据集中的骨架数据，我们发现了一些问题：有时Kinect会检测到垃圾桶的骨架。
  • 基于Kinect的人体动作识别系统
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    本系统利用Kinect传感器实现人体动作捕捉与分析，通过机器学习算法自动识别人体姿态及行为模式，广泛应用于游戏娱乐、康复训练等领域。 基于Kinect v2的人体动作识别系统使用MFC开发，能够识别左移右移、上蹦下跳等多种基本动作，并支持用户自定义其他动作通过添加判定代码实现。由于文件大小限制，仅上传了主要的代码文件，实际使用时可能需要新建一个工程来完整运行该系统。
  • 基于双向LSTM-CNN的命名实体识别方法
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    本研究提出了一种结合双向长短时记忆网络与卷积神经网络的新型命名实体识别方法，有效提升了模型对文本序列特征的学习能力。 更好的命名实体识别 使用双向LSTM-CNN的命名实体识别方法及其Keras实现。 与原始论文相比，该实现的不同之处在于： - 不考虑词典的影响。 - 使用存储桶来加快训练速度。 - 用Nadam优化器替代了SGD。 结果表明，在大约70个时期内，模型达到了90.9%的测试F1得分。对于给定的架构而言，本段落所取得的结果为91.14（带emb + caps的BILSTM-CNN）。 数据集使用的是conll-2003。 论文中描述了网络模型，并利用Keras构建该模型。 运行脚本通过命令`python3 nn.py`执行。 需求： 1) nltk 2) numpy 3) Keras==2.1.2
  • 基于Bi-LSTM与注意力机制的人体行为识别算法
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    本研究提出一种结合双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和注意力机制的人体行为识别算法，有效提升了复杂场景下人体动作序列的理解精度。 为解决长短时记忆网络(LSTM)在提取动作前后关联信息方面的不足导致的行为识别率较低的问题，本段落提出了一种基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法。具体而言，该方法首先从每个视频中选取20帧图像，并利用Inceptionv3模型来获取这些图像的深层特征。随后，通过构建向前和向后的双向LSTM网络（Bi-LSTM）以学习到序列数据中的时间依赖关系；进一步地，引入注意力机制使模型能够自适应地识别出对分类结果有重要影响的权重值，从而更好地捕捉行为之间的前后联系并提升识别精度。最后，在经过一层全连接层与Softmax分类器之后完成视频的行为类别预测任务。通过在Action Youtobe和KTH人体行为数据集上的对比实验验证了所提方法的有效性，并显示出比现有技术更高的行为识别准确率。
  • 利用Mediapipe进行人体姿态识别的设计与实现，结合DTW及LSTM算法的人体动作识别研究
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    本文探讨了基于Mediapipe框架下的人体姿态识别技术，并创新性地融合动态时间规整（DTW）和长短期记忆网络（LSTM）算法以增强人体动作识别的准确性和效率。 资源浏览查阅52次。基于Mediapipe设计实现人体姿态识别，并使用动态时间规整算法(DTW)和LSTM进行长短期记忆循环的姿态识别。更多下载资源、学习资料请访问文库频道。（注：原文中提到的文库频道链接已移除）
  • 人体动作识别的TS-TCN骨架基算法
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    本研究提出了一种基于TS-TCN（时间敏感时序卷积网络）的人体动作识别算法，通过优化骨架数据处理，显著提升了动作分类精度。 Two-Stream Temporal Convolutional Networks for Skeleton-Based Human Action Recognition 这段文字介绍了一种基于骨架的人体动作识别方法，使用了双流时间卷积网络。这种方法能够有效地从人体骨骼数据中提取时空特征，从而实现对复杂人类行为的准确分类和识别。
  • 基于MASK-RCNN的人体姿态识别方法
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    本研究提出了一种改进的Mask R-CNN算法用于人体姿态识别，通过引入关键点热图和掩模预测提升了模型在复杂场景下的准确性和鲁棒性。 基于MASK-RCNN的Python人体姿态识别案例是计算机视觉中的一个通用项目，重点在于检测与识别功能。该应用具有广泛的应用场景，并且适合进行二次开发和改进。为了更好地理解和使用这个案例，需要熟悉其算法原理及源码。
  • 手势识别-PyTorch：基于CNN和LSTM的动作识别网络
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    本项目利用PyTorch框架开发了一个动作识别系统，采用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）相结合的方式对手势进行分类识别。 手势动作识别微调预训练的CNN模型（如AlexNet、VGG、ResNet），然后对LSTM进行微调。该网络用于控制无人机的手势操作。 **训练步骤：** 1. 下载直升机编组数据集。 2. 将下载的数据集放置在项目的/data文件夹中。 3. 运行训练代码，指定数据文件夹的路径： ```shell python basic_lstm.py ../data ``` **测试步骤：** 使用带有指定模型的网络摄像头运行在线测试代码： ```shell cd testing python lstm_test.py ../weights/model_best_865.pth.tar ``` 依赖库包括： - pyTorch 0.3.xx - OpenCV 3.3.1 - PIL 5.0.0 - Numpy 1.13.1