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YOWO:从https克隆
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2021-03-06
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您只看一次(YOWO) PyTorch实施“只看”一文。 在这项工作中,我们提出了YOWO ( Y y O nly W atch O nce ),这是一种用于视频流中实时时空动作本地化的统一CNN架构。 YOWO是一个单阶段框架,输入是一个片段,由视频中的几个连续帧组成,而输出则预测边界框的位置以及当前帧中的相应类别标签。 然后,使用特定策略,可以将这些检测结果链接在一起,以在整个视频中生成“动作管”。 由于我们没有将人类检测和动作分类程序分开,因此可以通过在端到端框架中的联合损失来优化整个网络。 我们对两个具有挑战性的代表性数据集UCF101-24和J-HMDB-21进行了一系列比较评估。 我们的方法在保持实时功能的同时,胜过其他最新技术,在16帧输入素材上提供每秒34帧,在8帧输入素材上提供每秒62帧。 安装 git clone https://github.com/wei-ti
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YOWO-master.zip (68个子文件)
YOWO-master
cfg
jhmdb21.cfg 404B
test.cfg 689B
ucf24.cfg 405B
jhmdb21.data 211B
yolo.cfg 3KB
ucf24.data 208B
test.data 105B
draw_bbx.py 934B
train_compression.py 6KB
backbones_3d
mobilenetv2.py 5KB
shufflenetv2.py 7KB
resnext.py 6KB
mobilenet.py 3KB
resnet.py 7KB
shufflenet.py 5KB
run_ucf101-24.sh 583B
train.py 12KB
run_video_mAP_ucf.sh 300B
opts.py 2KB
run_jhmdb-21.sh 615B
evaluation
Object-Detection-Metrics
pascalvoc.py 13KB
groundtruths_jhmdb.zip 2.72MB
groundtruths_ucf.zip 34.86MB
lib
BoundingBox.py 7KB
BoundingBoxes.py 3KB
Evaluator.py 19KB
utils.py 4KB
__init__.py 552B
LICENSE 1KB
README.md 26KB
_init_paths.py 1KB
FocalLoss.py 3KB
utils.py 24KB
clip.py 7KB
model.py 5KB
dataset.py 4KB
examples
00007.jpg 9KB
biking.gif 3.09MB
00010.jpg 7KB
00004.jpg 11KB
00008.jpg 9KB
00009.jpg 8KB
00005.jpg 10KB
00001.jpg 10KB
brush_hair.gif 1.51MB
00006.jpg 10KB
catch.gif 968KB
pull_up.gif 1.47MB
fencing.gif 3.35MB
00003.jpg 11KB
00002.jpg 10KB
golf_swing.gif 4.12MB
backbones_2d
darknet.py 13KB
run_video_mAP_jhmdb.sh 302B
region_loss.py 13KB
eval_results.py 11KB
cfam.py 3KB
README.md 6KB
transformer.py 10KB
finalAnnots.mat 1.14MB
data
voc.names 135B
jhmdb21.names 153B
ucf24.names 277B
coco.names 625B
.gitignore 1KB
video_mAP.py 16KB
cfg.py 10KB
imglist_to_vidlist.py 493B
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