机器学习笔记 - 将循环神经网络用于视频分类

已于 2023-10-10 12:30:57 修改
阅读量3.8k 收藏 24
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 循环神经网络 RNN LSTM 视频分类 UCF101
于 2022-04-05 11:04:24 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/123579985
本文介绍了如何将循环神经网络（RNN）特别是LSTM应用于视频分类任务。通过结合CNN，LSTM能有效处理序列数据，解决视频中的动作识别问题。以UCF101数据集为例，讨论了视频处理的常用技术和任务，如抽帧策略，并提供了训练网络识别动作的基本步骤和所需库。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、循环神经网络概述

        循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），它是专为视频等序列输入而设计的。作为一种实际应用，我们将它们与卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）结合起来以检测短视频片段中包含的动作。

1、RNN

        RNN是一种适用于序列（或循环）数据的神经网络。序列数据的示例包括句子（单词序列）、时间序列（例如，股票价格序列）或视频（帧序列）。由于每个时间步骤都与前一个相关，因此它们被视为循环数据。

        虽然RNN最初是为时间序列分析和自然语言处理任务而开发的，但现在已应用于各种计算机视觉任务。

2、LSTM

        常规RNN会遭受梯度爆炸问题。因此，有时很难训练它们在数据序列中的长期关系。此外，它们将信息存储在单一状态矩阵中。例如，如果枪击发生在一段很长视频的最开始，那么在到达视频结尾时，RNN的隐藏状态不太可能不会被噪声覆盖。这段视频可能未归类为暴力视频。

        为了规避这两个问题，Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber在他们的论文“Long Short-Term Memory”（Neural Computation&

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
机器学习笔记：视频分类中的循环神经网络
XlltEditor的博客
09-27 300
在视频分类任务中，我们可以利用循环神经网络来提取视频序列的特征，并进行分类。然后，我们可以将每个视频帧的特征序列作为循环神经网络的输入。接下来，我们构建循环神经网络模型。通过将视频帧的特征序列作为循环神经网络的输入，我们可以有效地处理视频数据并进行分类。通过适当的数据预处理、模型构建、训练和评估，我们能够构建一个准确分类视频的模型。请注意，本文中使用的是虚拟数据集和简化的模型示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和更大规模的数据集来取得更好的性能。最后，我们可以使用训练好的模型对新的视频进行分类预测。
机器学习笔记 - 循环神经网络备忘清单
学以致用 知行合一
06-12 289
传统 RNN 的架构循环神经网络，也称为 RNN，是一类允许将先前的输出用作输入同时具有隐藏状态的神经网络。 它们通常如下所示： 对于每个时间步，激活 和输出 表示如下： 其中 , , , , 是在时间上共享的系数和 , 激活函数。 下表总结了典型 RNN 架构的优缺点： 优点：可以处理任何长度的输入、模型大小不随输入大小而增加、计算考虑了历史信息、权重跨时间共享 缺点：计算缓慢、很难从很久以前获取信息、不能考虑当前状
CNN（卷积神经网络）在视频动作分类中的应用
热门推荐
IT狗WeiWei
03-12 2万+
简介 Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks Fusion Method Multi-resolution CNN Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos简介最近接触了一些卷积神经网络的只是以及其在视频动作分类中
ICCV 2019 | 通过多标签相关性研究提升神经网络视频分类能力
m0_37586850的博客
12-04 942
作者丨王磊单位丨汽车之家视频理解工程师研究方向丨深度学习、计算机视觉本文介绍了汽车之家团队 ICCV 2019 一篇关于视频理解论文相关的工作。针对视频多标签分类的问题，论文提出了将视频...
深度学习在视频和图像处理中的应用
最新发布
weixin_42620563的博客
04-10 408
本章深入探讨了卷积神经网络（CNN）在视频和图像处理中的应用，包括上采样和下采样技术，以及分类DNN/CNN的架构。详细介绍了卷积层、池化层和全连接层的作用和结构，并通过示例展示了如何处理输入图像以生成特征图和输出分类。此外，本章还列举了一些著名的图像分类网络，如LeNet-5、AlexNet、VGG、Inception、ResNet和DenseNet，以及它们的结构特点和优势。
视频分类算法
weixin_30378311的博客
12-26 2145
一、传统视频分类方法 深度学习兴起前，大多数视频分类都是基于手工设计的特征和典型的机器学习方法。 比如：基于局部时空域的运动信息和表现信息，利用词袋模型等方式审核才能视频编码，然后利用视频编码来训练分类器（SVM）。这种基于人工设计特征的方法，如HOG、HOF、MBH 等特征，在经过词袋模型或Fisher向量生成视频编码。 目前，基于轨迹的方法，DT 和 IDT 方法，是人工设计的特征...
Netflix：用神经网络改善视频质量
LiveVideoStack
12-13 431
点击上方“LiveVideoStack”关注我们▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲了解音视频技术大会更多信息编者按Editor's note眼看用户视频的增长将超过服务器的算力上限，既没有额外的服务器来支持，也不能对用户体验造成大的冲击，Instagram的工程师找到了两种编码过程中重复计算的部分，并将他们合二为一，如此便可节省可观的算力。他们是如何做到的呢？作者：Christos G. Bamp...
机器学习笔记 - 构建推荐系统(5) 前馈神经网络用于协同过滤
学以致用 知行合一
07-24 767
协同过滤算法最常用于推荐系统的应用中。由于互联网的使用和产生的大量信息，用户找到自己的喜好成为一项非常繁琐的任务。用户对物品的偏好以评分矩阵的形式表示，用于建立用户和物品之间的关系以找到用户的相关物品。因此，如今的协同过滤算法面临着数据集大、评分矩阵稀疏的问题。在各种协同过滤技术中，矩阵分解是最流行的一种，它将用户和项目投影到共享的潜在空间中，使用潜在特征向量来表示用户或项目。之后，用户对项目的交互被建模为其潜在向量的内积...........................................
人工智能学习笔记-机器学习、人工智能、各类框架
10-12
深度学习作为机器学习的一个子集，涉及复杂的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。CNN在图像和视频识别领域表现出色，而RNN则擅长处理序列数据，如语音和文本。 人工智能的发展正在改变我们...
机器学习笔记 - 使用Keras + 基于n帧的结果进行平均进行视频分类
学以致用 知行合一
10-10 220
视频分类不仅仅是简单的图像分类，对于视频，我们通常可以假设视频中的后续帧与其语义内容相关。如果我们能够利用视频的时间特性，我们就可以提高实际的视频分类结果。长短期记忆 (LSTM) 和循环神经网络 (RNN) 等神经网络架构适合时间序列数据（后面在陆续整理动作识别方面的其它模型，已经发展出来很多先进的模型架构了，可以参考），但是在一些简单场景下，可能用不着，另外在训练成千上万个视频文件时，它们也非常耗费资源和时间。对于某些应用程序，可能需要的只是对预测进行滚动平均。
在UCF101上使用3D CNN/CNN + RNN进行视频分类/动作识别的教程-python
06-18
在UCF101上使用3D CNN/CNN + RNN进行视频分类/动作识别的教程 视频分类 该存储库使用 UCF101 和 PyTorch 为视频分类（或动作识别）构建了一个快速而简单的代码。 视频被视为一个 3D 图像或几个连续的 2D 图像（图 1）。 下面是两个简单的神经网络模型：数据集 UCF101 共有来自 101 个动作的 13,320 个视频。 视频具有不同的时间长度（帧）和不同的 2d 图像大小； 最短的是28帧。 为了避免像 OpenCV 或 FFmpeg 这样的帧提取和转换等痛苦的视频预处理，这里我直接使用了来自 feichtenhofer 的预处理数据集。 如果您想从头开始转换或提取视频帧，这里有一些不错的教程：https://pythonprogramming.net/loading-video-python-opencv-tutorial/ https://www.pyimagesearch.com/2017/02/ 06/faster-video-file-fps-with-cv2-videocapture-and-opencv/ 模型 1. 3
基于卷积神经网络的视频分类检索
05-24
随着深度学习在图像识别领域的巨大成功，深度学习被应用到越来越多的领 域，包括视频处理领域，文本处理领域以及音频处理领域。卷积神经网络是深度学习中非常重要的一类网络模型，它和传统神经网络的区别在于引入了卷积层、池化层。卷积神经网络在图像识别领域取得成功之后，研究人员开始逐步将其应用于视频分类任务中，并取得了分类效果上的提高，这充分说明了卷积神经网络在视频分类任务中起到的重要作用。 本文的研究内容在于实现一个通用且有效的分类检索模型。在图像研究领域 有研究人员提出在卷积神经网络中引入哈希层来得到图像对应的O一1向量哈希 码，使用这个哈希码来进行相似图片的查找，取得了不错的效果。本文的一个创 新点在于将这种思路引入到了视频处理领域，验证了哈希层在这个应用场景中的有效性，继而提出通用且效果更好的分类检索模型；另外一个创新点在于采用了更为高效的检索算法来提高模型的可用性。
【亲测免费】 探索3D卷积神经网络：视频分类的强大工具
gitblog_00132的博客
09-25 857
探索3D卷积神经网络：视频分类的强大工具 Tutorial-about-3D-convolutional-network Tutorial about 3D convolutional network 项目地址: https://...
代码详解：手把手教你建立自己的视频分类模型
读芯术的博客
10-18 3334
全文共12783字，预计学习时长26分钟甚至更长视频正以前所未有的速度融入我们的生活，对于数据科学家而言，这个领域有很大的开发潜力。那么在计算机视觉中，建立图像分类模型的...
视频分类
luoganttcc的博客
11-02 3884
视频分类链接 原文 ｋｅｒａｓ
实时视频处理的边云协作神经网络
librahfacebook的博客
07-24 1578
本文出自论文 Collaborative Edge and Cloud Neural Networks for RealTime Video Processing ，主要提出来一个在边缘和云上协作的处理模型（Edge-Cloud Model）。 视频流的高效处理在许多新兴的物联网和边缘应用程序中是一个关键的组成，例如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及自动驾驶汽车。这些应用程序要求实时的高...
Keras深度学习框架实战（6）：使用CNN-RNN架构实现视频分类
MUKAMO的博客
06-04 2028
视频分类任务是将视频按内容分类的重要计算机视觉任务，常用于推荐系统和安全监控等领域。常使用CNN-RNN混合模型处理视频的空间和时间特征。在UCF101数据集上训练模型，通过预训练CNN提取帧特征，RNN处理时序信息，最终通过全连接层进行分类。实验结果通过准确率评估，模型可用于视频推荐和异常检测。为提升性能，可尝试微调预训练模型、改变模型架构或加入高级特性如自注意力机制。随着技术发展，视频分类任务性能将不断提升。
【机哥】基于深度学习的视频分类器
走向CTO的路上...
07-04 500
而基于深度学习的方法则通过训练一个卷积神经网络（CNN）模型，自动学习视频中的特征表示。分类：在这一步骤中，将提取到的特征输入到分类器中，进行视频分类。分类器通常是一个全连接神经网络层，可以根据提取到的特征进行视频类别的预测。基于深度学习的视频分类器是一种利用深度神经网络来对视频进行分类的系统。TensorFlow：Google开发的深度学习框架，提供了丰富的工具和资源，可用于构建和训练视频分类器模型。这些产品和框架提供了丰富的文档、教程和示例代码，可以帮助你更好地了解和实现基于深度学习的视频分类器。
卷积神经网络在视频处理中的应用与优化
AI天才研究院
01-08 1316
1.背景介绍 视频处理是计算机视觉领域的一个重要方向，其中包括视频压缩、视频分析、视频检索、视频识别等多种应用。随着人工智能技术的发展，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)在图像处理和视频处理领域取得了显著的成果。CNN是一种深度学习模型，它具有很强的表示能力和自动学习能力，可以用于解决各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、对象识别等。在这篇文章...
斯坦福CS229机器学习课程精华笔记
笔记小抄中特别强调了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)的重要性。 CNN特别适用于图像和视频数据，它通过卷积层自动学习数据的局部特征。RNN适合处理序列数据，因为它能够处理不同长度的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

坐望云起

如果觉得有用，请不吝打赏

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值