机器学习笔记 - 基于tensorflow的人类行为检测

一、数据集概述

        人类行为数据集是国外人工智能工程师收集而来，由衷感谢先驱大神们的付出，这个数据集的难度在于人类行为的多样性以及，背景的多干扰性，以及较多的类内变异。

        数据集中的训练部分为15000张图片，测试集为3000张图片。

        收集到的人类行为共计分为15类。

        分为打电话、鼓掌、骑自行车、跳舞、喝、吃、打架、拥抱、笑、听音乐、跑步、坐着、睡眠、发短信、使用笔记本电脑等。

        数据集下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1C4zXiiC1zcxo1D7IcZqOFA 
提取码：bor5

跑步样例图片

二、自定义模型参考代码

1、导入必要的包

import os
import glob
import numpy as np
import pandas as pd
import s