Advertisement

C3D-LSTM_LSTMPYTORCH_C3D论文再现_C3D-LSTM_

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

简介：
本项目基于PyTorch实现C3D-LSTM模型，并复现相关论文成果。结合卷积神经网络与长短时记忆网络，用于视频特征提取和分类任务。 根据论文实现了PyTorch版本的模型，并且可以替换数据集进行训练。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C3D-LSTM_LSTMPYTORCH_C3D论文再现_C3D-LSTM_
    优质
    本项目基于PyTorch实现C3D-LSTM模型，并复现相关论文成果。结合卷积神经网络与长短时记忆网络，用于视频特征提取和分类任务。 根据论文实现了PyTorch版本的模型，并且可以替换数据集进行训练。
     
  • C3D-LSTM_lstmpytorch_C3D论文再现_C3D-LSTM_源码.zip
    优质
    这是一个基于PyTorch实现的C3D-LSTM模型代码包，旨在重现C3D论文中的实验结果。包含详细的文档和示例数据集。 C3D-lstm_lstmpytorch_c3d论文复现_C3D-lstm_源码.zip
     
  • DROID-SLAM论文再现分析
    优质
    本文对DROID-SLAM算法进行详细解析与重现，旨在深入理解其在机器人自主定位及地图构建中的应用和优势。 所有的坑都已经走过了，完美复现。
     
  • 论文再现：使用Pytorch实现VDSR
    优质
    本文通过PyTorch框架重现了VDSR模型，该模型在超分辨率图像重建领域表现出色。文中详细介绍了模型构建、训练及测试过程，并提供代码和实验结果以供参考学习。 本段落使用Pytorch实现了VDSR算法的全部流程，并将制作.h5数据集的Matlab代码改为Python代码，统一了编程语言，在一个Python项目中只需按顺序运行文件即可得到最终结果。 具体步骤如下： 1. 数据增强：包括旋转、翻转和可选缩放。 2. 制作.h5格式的数据集：使用Python实现，与GitHub上的MATLAB代码相同。 3. 模型实现：用Pytorch搭建VDSR网络模型。 4. 训练过程：参数设置完全遵循论文中的描述，不同于现有的参考代码。 5. 测试阶段：通过PSNR评估和图像可视化进行测试，并将结果与Bicubic双三次插值方法对比。 详细的使用说明可以在文章中找到。按照文中提供的步骤操作即可顺利完成整个流程。
     
  • 滑模控制论文与仿真再现.zip
    优质
    本资料集聚焦于滑模控制理论及其应用，包含相关研究论文和详细仿真案例，旨在为学者及工程师提供深入理解与实践该领域的工具。 滑模控制是一种先进的控制策略，在处理非线性系统、不确定性和参数变化等方面具有卓越的鲁棒性能。该技术由俄罗斯学者S.S. Utkin在20世纪70年代提出，其核心理念是通过设计一个动态表面使系统的状态能够快速无震荡地收敛到期望值。 本资料包“滑模控制相关论文及仿真复现.zip”包含了相关的研究论文和仿真实例，这对于深入理解和应用滑模控制至关重要。滑模控制系统主要由两部分构成：滑动模式的设计与控制器设计。其中，滑动模式定义了一个多变量系统的动态表面，在系统状态达到并保持在这个表面上时，其行为仅取决于该表面的特性，并不受初始条件和干扰的影响。 滑模控制的一个显著优势在于它对不确定性和外部扰动的强大鲁棒性。由于滑动模式的设计与具体参数及外界因素无关，因此在这一状态下系统的稳定性得到了保障。除此之外，滑模控制系统还具备设计简单、灵活性强的特点，非常适合实时监控以及硬件实现等应用场景。 尽管如此，该技术也面临一些挑战，比如抖振现象的产生、到达预定状态的时间过长等问题，并且可能会出现不连续性的控制输入情况。为解决这些问题，研究人员开发了诸如边界层滑模控制、饱和滑模控制及模糊逻辑结合的方法来优化性能表现，在一定程度上缓解上述问题。 在仿真验证方面，“滑模控制相关论文及仿真复现.zip”可能包含了MATLAB/Simulink模型或其他仿真实验工具，用以展示和评估不同条件下滑模策略的有效性。通过这些实验，学习者能直观地观察到该方法如何运作，并且能够比较各种改进技术之间的差异。 总的来说，“滑模控制相关论文及仿真复现.zip”为控制系统工程师、研究生以及研究工作者提供了一个深入探讨与实际操作的平台，有助于提升他们对这一理论的理解和应用能力。通过阅读文献并进行仿真实验学习者不仅能加深对该原理的认识还能掌握其实施技巧，从而有效解决工程实践中的具体问题。
     
  • C3D-PyTorchX
    优质
    C3D-PyTorchX是一款基于PyTorch框架构建的C3D模型优化工具包，专为视频理解和分析设计，提供高效的卷积神经网络模型训练与推理功能。 标题中的“c3d-pytorcx”是一个基于PyTorch实现的C3D网络模型。C3D全称为Convolutional 3D，是用于三维卷积神经网络（3D CNNs）的一个框架，在论文《Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks》中首次提出。这种网络设计专门针对视频理解和时空特征的学习，特别是在体育动作识别任务上表现出色。 C3D模型扩展了传统的二维卷积神经网络，将卷积层应用到时间维度以捕捉视频序列中的运动信息。它能够学习空间和时间的联合特征，这对于理解连续动态视觉数据至关重要。该模型在大规模Sports-1M数据集上进行预训练，这个数据集中包含大量体育动作的视频片段，使得模型能捕获丰富的运动模式。 要使用移植到PyTorch的C3D模型，请遵循以下步骤： 1. **下载预训练权重**：你需要获取在Sports1M数据集上预训练的C3D模型权重。这通常涉及从官方源或GitHub仓库下载权重文件。 2. **运行预测脚本**：下载权重后，可以使用提供的预测脚本来处理新的视频数据并预测动作类别。该脚本会加载预训练模型，并对输入的视频帧序列执行前向传播以得出结果。 项目是用Python语言编写，特别利用了PyTorch库来构建和运行C3D模型。在压缩包中的“c3d-pytorcx-main”文件夹中可能包含源代码、配置文件、示例数据以及用于运行和评估模型的脚本等资源。 使用C3D-PyTorCx时，需要了解以下关键概念： - **数据预处理**：通常对输入视频进行采样、裁剪及归一化以适应模型要求。 - **模型架构**：包括多个3D卷积层、池化层、批量标准化和全连接层等部分，每个部分有其特定作用如特征提取或分类。 - **优化器与损失函数**：训练过程中使用SGD或Adam驱动参数更新，并最小化交叉熵损失或其他类型的损失函数。 - **批处理和学习率调度**：c3d-pytorcx通常采用批量进行高效训练并根据策略调整学习速率以适应模型训练需求。 - **评估方法**：除了预测，还需使用精度、召回率及F1分数等指标来评估模型性能。 C3D-PyTorCx提供了一个在PyTorch中实现的C3D模型，使开发者能够轻松地在其视频数据集上执行动作识别任务。通过理解其工作原理并熟悉环境配置和脚本使用方法，可以有效地解决实际中的视频分析问题。
     
  • InfoGAN：再现InfoGAN论文中的关键成果代码
    优质
    本项目再现了经典研究论文《InfoGAN》的关键实验结果，通过源码形式展示了信息先验GAN的核心思想与技术细节。 状态：存档（代码按原样提供，预计不会更新）。InfoGAN 重现关键结果的代码由Chen Chen，Yan Duan，Rein Houthooft，John Schulman，Ilya Sutskever 和 Pieter Abbeel 撰写。该项目当前需要在Github上提供的TensorFlow开发版本。此外，请pip install以下软件包：prettytensor、progressbar和python-dateutil。 要在Docker中运行项目： 1. 克隆GitHub仓库： ``` $ git clone git@github.com:openai/InfoGAN.git ``` 2. 运行Docker容器，将本地目录映射到容器内的 /InfoGAN 目录，并设置工作目录为 /InfoGAN。同时开放端口8888用于访问服务： ``` $ docker run -v $(pwd):/InfoGAN:/InfoGAN -w /InfoGAN -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/ ```
     
  • C3D-tensorflow源码
    优质
    C3D-tensorflow源码提供了基于TensorFlow框架实现的C3D卷积神经网络模型代码，用于视频理解和动作识别任务。 90%的代码用于C3D动作识别，并使用UCF-101（作为示例）或其他数据集训练C3D网络。视频或gif文件可以被用作训练素材，而视频流或者图像帧则可以用作检测输入。 所需环境为Python 3.6版本、opencv-python 4.5.1.48版本、Keras 2.0.8版本、tensorflow-gpu 1.3版本以及matplotlib 3.3.4版本。此外，还需要安装h5py（通过pip install h5py==2.10命令）和CUDA库。 对于使用UCF-101数据集的情况，在放置视频到datasets/ucf-101目录时，请确保它们被命名为category_name.avi格式，并且在该文件夹中至少包含三个类别作为示例。如果需要，可以在将这些视频放入指定位置后运行rename.py脚本以进行必要的重命名操作。
     
  • PyTorch-C3D：在PyTorch中实现用于视频动作识别的C3D和R2Plus1D模型
    优质
    PyTorch-C3D是一个开源项目，旨在为视频动作识别提供高效的深度学习解决方案。该项目实现了C3D及R2Plus1D模型，充分利用了PyTorch框架的优势，适用于多种研究与应用需求。 **PyTorch-C3D：视频动作识别的深度学习框架** PyTorch-C3D 是一个基于 PyTorch 的深度学习库，专门用于处理视频动作识别任务。它实现了卷积 3D 网络（C3D），这是一种在视频数据上进行三维卷积操作的神经网络模型。最初由苏黎世联邦理工学院的研究人员提出，C3D 能够通过同时对空间和时间维度进行卷积处理，有效捕捉视频中的时空特征，在视频理解任务中取得了显著性能提升。 **C3D 模型详解** C3D 的核心是 3D 卷积层。它扩展了传统的 2D 卷积层，增加了对时间维度的处理能力。通常用于图像分析的 2D 卷积在 C3D 中被设计为能够处理视频序列，在宽度、高度和时间轴上应用滤波器来提取特征。这种设计使模型可以捕捉连续帧之间的动态变化，这对于识别视频中的动作至关重要。 C3D 模型一般包含多层 3D 卷积、池化以及全连接层。在预训练阶段，模型通常会在大规模的视频数据集上进行学习以获取通用视觉表示。之后这些预训练模型可以用于特定任务的微调，例如动作分类等下游任务。 **PyTorch 实现的优势** 作为动态计算图深度学习框架，PyTorch 提供了易于理解和修改的代码结构。这使得研究人员和开发者能够方便地在自己的项目中复用或调整 C3D 模型。此外，由于支持自动求导与 GPU 加速功能，使用 PyTorch 可以极大地提高训练及推理效率。 **R2Plus1D模型** 除了C3D外，PyTorch-C3D库还实现了另一种针对视频理解的卷积神经网络——R2Plus1D。该设计在保留性能的同时通过改进计算复杂性来减少参数量和计算需求，在 2D 卷积基础上添加时间分离卷积，特别适用于资源有限环境下的应用。 **使用PyTorch-C3D** 用户可以在 PyTorch-C3D 库中找到预训练模型的下载链接。这些模型可以直接应用于新视频数据进行预测或在新的数据集上微调。利用库中的代码，开发者可以轻松加载模型、处理视频数据以及执行训练和评估任务，快速进入视频动作识别开发流程。 PyTorch-C3D 是一个强大的工具，结合了C3D 和 R2Plus1D 模型为视频分析提供了一整套解决方案。通过 Python 接口用户可便捷地利用这些模型进行研究与应用开发，推动视频理解技术的进步。
     
  • 自动驾驶研究论文再现《HybridNets: End-to-End Perception Network》
    优质
    本文介绍了HybridNets模型，这是一种端到端的感知网络，旨在解决自动驾驶领域的多任务学习问题，实现了高性能与高效率的统一。 端到端网络在多任务处理中的重要性日益凸显，尤其是在自动驾驶领域内的驾驶感知系统方面。本段落对一个端到端的多任务感知网络进行了系统的研究，并提出了一系列关键优化方法以提高其准确性。 首先，我们提出了基于加权双向特征网络的高效分割头和盒类预测模块；其次，在加权双向特征网络中的每个层级中实现了自动自定义锚点功能；第三，为了平衡与优化整个网络性能，设计了一种有效的训练损失函数及策略。通过这些改进措施，开发出一个能够同时执行交通目标检测、可驾驶区域分割以及车道线识别等多任务的端到端感知模型——HybridNets。 实验结果显示，在Berkeley DeepDrive数据集上，HybridNets在平均精度方面达到了77.3%，优于现有技术，并且其性能指标（如参数量1283万、浮点运算次数为156亿）也较为出色。此外，该模型还能够实现视觉感知任务的实时处理，在解决多任务问题上具有实用性和准确性。