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3D-ResNets-PyTorch：在CVPR 2018上提出的用于动作识别的3D ResNets

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简介：
3D-ResNets-PyTorch是基于PyTorch实现的动作识别模型，采用CVPR 2018提出的3D残差网络结构，专为视频理解任务设计。 我们在arXiv上发表了一篇关于用于动作识别的3D ResNet更新的文章（2020年4月13日）。我们上传了文中所述的预训练模型，其中包括在结合Kinetics-700和Moments in Time数据集后对ResNet-50进行预训练的结果。更新内容如下：（2020年4月10日） 我们大幅更新了脚本。如果要使用旧版本来复制我们的CVPR 2018论文，则应使用CVPR 2018分支中的脚本。 此更新包括： - 支持最新的PyTorch版本 - 整个项目重构以支持分布式训练 - 对“时刻”数据集的培训和测试的支持 另外，我们还添加了R（2 + 1）D模型，并上传经过Kinetics-700、Moments in Time以及STAIR-Actions的数据集进行预训练的结果。

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  • 3D-ResNets-PyTorch：在CVPR 2018上提出的用于动作识别的3D ResNets
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    3D-ResNets-PyTorch是基于PyTorch实现的动作识别模型，采用CVPR 2018提出的3D残差网络结构，专为视频理解任务设计。 我们在arXiv上发表了一篇关于用于动作识别的3D ResNet更新的文章（2020年4月13日）。我们上传了文中所述的预训练模型，其中包括在结合Kinetics-700和Moments in Time数据集后对ResNet-50进行预训练的结果。更新内容如下：（2020年4月10日） 我们大幅更新了脚本。如果要使用旧版本来复制我们的CVPR 2018论文，则应使用CVPR 2018分支中的脚本。 此更新包括： - 支持最新的PyTorch版本 - 整个项目重构以支持分布式训练 - 对“时刻”数据集的培训和测试的支持 另外，我们还添加了R（2 + 1）D模型，并上传经过Kinetics-700、Moments in Time以及STAIR-Actions的数据集进行预训练的结果。
     
  • 3D ResNet：应用于动作识别的动作识别3D ResNet
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    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}
     
  • PyTorch 3D视频动作识别的代码
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    这段代码提供了使用PyTorch进行3D视频动作识别的方法和模型实现，适用于深度学习研究者与开发者。 3D视频动作识别项目使用Python编写，采用PyTorch架构，并包含相关代码和图片下载链接。
     
  • 基于3D卷积的视频动作分析与识别
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    本研究聚焦于开发和优化基于3D卷积神经网络的技术，以提升视频中动作分析及识别的准确性和效率。通过深入探索时空特征的学习方法，旨在为智能监控、体育分析等领域提供强大的技术支持。 3D CNN主要应用于视频分类和动作识别等领域，并在2D CNN的基础上发展而来。由于2D CNN无法很好地捕捉时间序列上的信息，因此我们采用3D CNN来更好地利用视频中的时间信息。参考相关博客内容可以更深入地了解这一技术的应用和发展。
     
  • 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。
     
  • 3D-GAN-PyTorch: PyTorch下的3D-GAN实现
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    3D-GAN-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的深度学习项目，专注于三维生成对抗网络（3D-GAN）模型的构建与训练。 3D-GAN-火炬Pytorch实现。数据集可以通过wget命令下载http://3dshapenets.cs.princeton.edu/3DShapeNetsCode.zip，然后使用unzip解压文件，并将解压后的目录重命名为ModelNet。具体步骤如下： 1. 使用 wget 命令下载数据集：`wget http://3dshapenets.cs.princeton.edu/3DShapeNetsCode.zip` 2. 解压缩下载的文件：`unzip 3DShapeNetsCode.zip` 3. 将解压后的目录重命名为 ModelNet：`mv 3DShapeNetsCode ModelNet`
     
  • DeepStream 2D和3D动作识别（涵盖文件及RTSP输入输出）
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    本项目聚焦于利用NVIDIA DeepStream SDK进行深度学习驱动的视频分析，特别针对2D与3D空间中的复杂人体动作识别。系统设计兼容文件及实时流媒体(RTSP)数据源，旨在实现高效的动作分类和检测功能，适用于智能监控、安全防范等应用场景。 在NVIDIA官方的deepstream-3d-action-recognition基础上进行修改，增加多类sink输出以实现3D动作识别。
     
  • Stargan：StarGAN的官方PyTorch实现（CVPR 2018）
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    简介：StarGAN是首个多至多领域图像到图像转换模型，本文提供其官方PyTorch实现，适用于跨域风格迁移和数据增强。发表于CVPR 2018。 该存储库提供了以下论文的官方PyTorch实现： StarGAN：用于多域图像到图像翻译的统一生成对抗网络 此研究由1,2、1,2、2,3、2、2,4以及1,2的研究人员合作完成，他们分别来自韩国大学、Clova AI Research和NAVER Corp. 新泽西学院及香港科技大学。 摘要：最近的研究表明，在两个领域的图像到图像翻译中取得了巨大的成功。然而，现有方法在处理超过两个领域时存在有限的可扩展性和鲁棒性问题，因为需要为每对图像域分别构建不同的模型。为了克服这一限制，我们提出了StarGAN——一种新颖且具有高度伸缩性的解决方案，能够使用单一模型实现多个领域的图像到图像翻译。通过这种统一的架构设计，StarGAN能够在单个网络中同时处理和训练来自不同领域的一系列数据集，并且相比现有方法而言，其生成的质量更高、表现更佳。
     
  • 3D数字识别数据-MNIST-3D
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    MNIST-3D是基于经典手写数字识别数据集MNIST扩展而来的三维版本，通过增加深度信息增强了原始数据集的维度与复杂性，为计算机视觉及机器学习领域中3D物体识别任务提供了宝贵的训练资源。 3D MNIST 是一个用于识别三维空间中数字字符的数据集。
     
  • PyTorch-C3D：在PyTorch中实现用于视频动作识别的C3D和R2Plus1D模型
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    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。