五视频分类方法:我的博客文章随附的代码概述了Keras和TensorFlow中的五种视频分类方法 源码
五个视频分类方法 五个视频分类方法: 使用ConvNet一次分类一帧 使用ConvNet在单独的网络中从每个帧中提取特征,并将序列传递给RNN 使用时间扭曲的ConvNet,将功能传递给RNN,就像#2一样,但都在一个网络中(这是代码中的lrcn网络)。 使用ConvNet从每个帧中提取特征并将序列传递给MLP 使用3D卷积网络(有两个版本的3d转换可供选择) 有关完整的详细信息,请参见随附的博客文章: : 要求 此代码要求您已安装Keras 2和TensorFlow 1或更高版本。 请参阅requirements.txt文件。 为了确保您最新,请运行: pip install
文件列表
five-video-classification-methods-master.zip
(预估有个26文件)
five-video-classification-methods-master
plot_trainlog.py
858B
models.py
10KB
extractor.py
2KB
extract_features.py
2KB
data
2_extract_files.py
3KB
1_move_files.py
2KB
ucfTrainTestlist
trainlist03.txt
389KB
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