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通过使用3D CNN/CNN + RNN在UCF101数据集上进行视频分类/动作识别的教程(Python实现)。

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简介：
该教程视频专注于在 UCF101 数据集上利用 3D CNN/CNN + RNN 进行视频分类和动作识别。该存储库旨在提供一个高效且简化的代码实现，用于视频分类（或动作识别），并基于 UCF101 和 PyTorch 构建。 视频数据被理解为一系列 3D 图像，或者连续的多个 2D 图像，如图 1所示。以下展示了两个相对简单的神经网络模型结构：UCF101 数据集包含来自 101 个不同动作的 13,320 个视频片段。这些视频片段呈现出多样化的时间长度（以帧计）和不同的 2D 图像尺寸；其中最短的视频仅有 28 帧。为了避免繁琐的视频预处理过程，例如使用 OpenCV 或 FFmpeg 进行帧提取和转换，本教程直接采用了来自 feichtenhofer 的预处理数据集。如果您希望从基础层面进行视频转换或帧提取操作，以下是一些相关的有益教程资源：https://pythonprogramming.net/loading-video-python-opencv-tutorial/ 和 https://www.pyimagesearch.com/2017/02/06/faster-video-file-fps-with-cv2-videocapture-and-opencv/ 模型 1. 3

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  • 关于在UCF101上运用3D CNN及CNN+RNN做视频分类与动作识别的Python教程
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    本教程提供了一个基于Python的详尽指南，在UCF101数据集上使用3D卷积神经网络（3D CNN）和CNN结合循环神经网络（CNN+RNN）进行视频分类及动作识别的方法。 在UCF101上使用3D CNN/CNN + RNN进行视频分类/动作识别的教程介绍了一个快速而简单的代码实现方法，该存储库利用 UCF101 数据集和 PyTorch 为视频分类（或动作识别）设计了相应的框架。 视频被视作一系列连续帧组成的三维图像或者多个二维图像。 下面是两个简单的神经网络模型： 数据集中包含来自101个不同类别的共计13,320段视频，这些视频的长度和分辨率各不相同；其中最短的一个只有28帧长。为了简化处理步骤，直接使用了由 feichtenhofer 提供的预处理后的数据集，避免了通过 OpenCV 或 FFmpeg 等工具进行繁琐的视频转码或帧提取工作。 模型： 1. 使用3D卷积神经网络（CNN）来识别和分类动作。
     
  • 猫狗分类：利用CNN在Oxford-IIIT-Pet数据集上进行图像识别
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    本研究采用卷积神经网络(CNN)技术，在Oxford-IIIT-Pet数据集上训练模型以实现对宠物猫和狗的精准分类，探索深度学习在动物图像识别中的应用。 猫狗分类使用的是牛津-IIIT宠物数据集。任务是对数据集中显示的每种动物进行分类。首先对猫和狗之间的品种进行分类，然后分别对猫和狗的不同品种进行分类，最后将不同种族混合在一起进行分类以增加难度。 步骤如下： 第一步：获取数据集 运行命令 `bash utils/get_dataset.sh` 第二步：预处理数据集 运行命令 `bash run_all_preprocessing.sh` 第三步：创建训练模型 运行命令 `bash run_all_models.sh` 第四步：要使用TensorBoard，请在新终端中输入以下命令，然后在浏览器中打开。 ``` tensorboard --logdir=./logs --port=6006 ```
     
  • 利用Python实现CNN对MNIST数据集进行识别的代码.zip
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    这段资料提供了一个使用Python语言和卷积神经网络（CNN）技术来处理与分类经典的MNIST手写数字数据集的完整代码。适合初学者研究和学习CNN在图像识别中的应用。 资源包含文件：设计报告（word格式）+代码 深度学习领域的发展迅速，MNIST手写数字数据集作为机器学习早期的数据集已经被公认为是该领域的经典实验对象。卷积神经网络是一种非常有效的图像识别架构，因此使用CNN来识别MNIST中的手写数字已成为一个经典的实验任务。 在这个仓库中，我将展示如何利用最基本的CNN模型来处理和分类MNIST数据集的过程。主要使用的语言和平台如下： - 语言：Python - 平台：Pytorch 详细介绍可以参考相关文献或文档。
     
  • 使用CNN对自有的数据集进行分类
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    本项目采用卷积神经网络（CNN）技术，针对特定领域构建并训练模型，以实现高效的数据集分类任务。通过优化算法和参数调整，显著提升了分类准确率与效率。 这个CNN工具箱只需改动一两个地方就能对自定义的数据集进行分类了，相比GitHub上深度学习工具箱里的CNN改动要简单得多。
     
  • 利用GTSRB数据集进行CNN交通标志识别
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    本研究使用GTSRB数据集训练卷积神经网络（CNN），以实现对道路交通标志的有效识别与分类，提升交通安全和效率。 基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）交通标志识别方法研究了如何利用深度学习技术提高对复杂道路交通环境中的各种交通标志进行准确分类的能力。通过构建高效的CNN模型，可以有效提取图像特征并实现高精度的交通标志检测与识别任务。
     
  • 使用PyTorch构建CNN进行视频动作分类 附带数据和代码 直接运行
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    本项目利用PyTorch框架搭建卷积神经网络(CNN)，实现对视频中动作的有效分类，并提供完整的数据集及源代码，便于直接上手实践。 基于PyTorch搭建CNN实现视频动作分类任务，包含数据和代码，可以直接运行。
     
  • CNN-3D图像-Tensorflow：利用CNN对3D图像进行分类
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    本文介绍了一种基于TensorFlow框架的深度学习模型，该模型采用卷积神经网络(CNN)技术来处理和分析三维图像数据，并实现高效的图像分类。 使用Tensorflow的CNN进行3D MRI分类任务需要解决一些挑战。代码依赖关系包括：Tensorflow 1.0、Anaconda 4.3.8 和 Python 2.7。 从3D医学图像中学习模型存在困难，主要是由于数据大小庞大（例如218x182x218或256x256x40）以及训练规模较小。此外，所有图像看起来非常相似，并且主体之间只有细微的差别。 为了解决这些问题，可以采取以下措施：配备高性能机器特别是增加RAM；在预处理阶段对图像进行下采样以减小数据量；通过旋转、平移等操作进行数据扩充来生成更多训练样本。此外还可以考虑利用迁移学习的方法提高模型性能。
     
  • 使用TensorFlow和CNN进行CIFAR-10图像分类的Python实现
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    本项目采用Python结合TensorFlow框架，利用卷积神经网络(CNN)技术对CIFAR-10数据集中的图像进行高效准确的分类。 文件中的原始代码使用了CNN对CIFAR10数据集进行分类，准确度达到0.67。通过权重正则化、数据增强以及增加全连接层等方法优化后的代码，使准确度提升至0.85。
     
  • CNN与LSTM在MNIST数据集上的识别应用.zip
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    本项目探讨了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)在经典手写数字识别数据集(MNIST)中的应用效果，旨在通过组合或单独使用这两种模型来优化识别精度。 利用LSTM网络和CNN网络分别对MNIST手写数据集进行识别的TensorFlow代码包含在压缩包中的两个文件里。
     
  • 使用Python实现的基于CNN的鸟类识别系统
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    本项目采用Python语言开发，运用卷积神经网络（CNN）技术构建了一个高效的鸟类识别系统，旨在通过图像自动识别不同种类的鸟类。 标题中的“基于CNN的鸟类识别系统(python)”指的是利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）技术开发的一个Python程序，该程序能够识别不同的鸟类种类。CNN是一种广泛应用于图像识别领域的深度学习模型，它能有效地提取图像特征并进行分类。 在描述中提到的“基于深度学习的鸟类识别系统”，意味着这个项目使用了多层神经网络结构来从大量数据中自我学习和改进，并且可以理解鸟类图片中的复杂模式。在这个系统中，经过训练的深度学习模型能够识别出六种特定的鸟类种类。 标签“cnn”和“python”揭示了项目的两个关键组件：CNN是实现这一功能的核心算法，而Python则是编写代码并运行程序的语言。由于简洁易读且拥有丰富的库支持如TensorFlow、Keras或PyTorch等，Python常被用作深度学习开发的首选语言。 在压缩包文件“birdspeciesclassification”中，我们可以推测包含以下内容： 1. 训练数据集：通常包括大量鸟类图片，并为每张图片标记了对应的类别。这些图片可能根据训练、验证和测试的不同目的进行分类。 2. 模型代码：用Python编写的脚本用来构建、训练和评估CNN模型，这些脚本可能会使用TensorFlow或Keras等深度学习框架来搭建并优化CNN模型。 3. 预处理脚本：为了提升模型性能，可能包括对原始图片进行预处理的代码，比如调整尺寸、归一化以及数据增强的操作。 4. 训练日志：记录了训练过程中的损失值和准确率等指标，有助于分析评估模型的表现。 5. 模型权重文件：这些是经过训练后的CNN模型参数，用于实际应用中对新图片进行预测。 这个项目涉及以下核心知识点： 1. 卷积神经网络（CNN）的原理与实现方法，包括卷积层、池化层和全连接层等组件。 2. Python编程基础及其在深度学习库中的使用来构建模型。 3. 数据预处理技术如标准化及数据增强以提高模型泛化能力的方法。 4. 模型训练过程中的优化策略，例如反向传播算法的运用以及选择适当的损失函数和优化器。 5. 如何将图片集按不同用途划分为训练、验证与测试三个部分，并使用这些划分来评估模型性能。 6. 实际部署应用时加载预训练好的模型权重并进行新的鸟类图像识别的方法。 掌握上述知识，可以帮助开发者创建类似的图像分类系统，不仅限于鸟类的识别，在人脸识别或车辆检测等领域也有广泛应用。