pseudo-3d-tensorflow:伪 3d 残差网络的 Tensorflow 实现

伪3d张量流 用于伪 3d 残差网络的 Tensorflow 实现。 作者 yfxc 电子邮件 张量流 1.10+（不支持2.0） 介绍 Pseudo-3d-residual-network 主要用于动作识别，论文网址： : 这是张量流版本。 准备自己的数据集。 假设您将要使用 UCF 数据集。首先需要将视频转换为图像。 为此，您可以运行如下代码：（假设 UCF-101 数据集与代码文件位于同一目录中。） ./process_video2image.sh UCF101 下一步，您应该获得 train.list 和 test.list，之后您将分别从中获取训练数据和测试数据：（数字“5”表示所有数据的五分之一是测试数据。） ./process_gettxt.sh UCF101 5 注意：由于'train.list'和'test.list'中存在视频片段的Relative