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CNN-Action-Recognition:使用卷积神经网络(CNN)的动作识别
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2021-05-14
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使用CNN进行动作识别 在该项目中,对卷积神经网络(CNN)进行了训练,以使用Pytorch对图像和视频进行分类。 数据集 使用过的UCF101数据http://crcv.ucf.edu/data/UCF101.php但仅接受了10个班级(共101个班级)。 每个剪辑有3帧,每帧为64 * 64像素。 片段的标签位于q3_2_data.mat 。 trLb是训练剪辑的标签,而valLb是验证剪辑的标签。 首先对CNN进行训练以对每个图像进行分类。 然后,使用3D卷积训练CNN,将每个剪辑分类为视频而不是图像 Kaggle比赛 CNN对图像的动作识别-排名第10- http://www.kaggle.com/c/cse512springhw3 CNN对视频的动作识别-排名32- http://www.kaggle.com/c/cse512springhw3video
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CNN-Action-Recognition-master
Action_CNN.ipynb 74KB
cse512-s18-hw3.pdf 130KB
requirements.txt 818B
data.zip 62.33MB
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