机器学习笔记 - 基于PaddleVideo PP-TSN + 自定义数据集进行手势识别的训练

最新推荐文章于 2024-12-25 18:40:45 发布

坐望云起

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分类专栏：深度学习从入门到精通文章标签： PaddleVideo 视频分类动作识别深度学习 TSN PP-TSN

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本文档介绍了如何利用PaddleVideo库中的PP-TSN模型进行手势识别训练，详细讲解了PaddleVideo的特点、PP-TSN的工作原理，并提供了数据集链接和配置文件修改指南，帮助开发者进行视频分类任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、PaddleVideo

PaddleVideo旨在打造一套丰富、领先且实用的Video工具库，旨在帮助开发者更好的进行视频领域的学术研究和产业实践。

PaddleVideo包含视频分类和动作定位方向的多个主流领先模型。其中TSN, TSM和SlowFast是End-to-End的视频分类模型，Attention LSTM是比较流行的视频特征序列模型，BMN是视频动作定位模型。TSN是基于2D-CNN的经典解决方案，TSM是基于时序移位的简单高效视频时空建模方法，SlowFast在ICCV2019上提出的3D高精度视频分类模型，特征序列模型Attention LSTM速度快精度高。BMN模型是百度开源2019年ActivityNet夺冠方案。

PaddleVideo关于视频分类和动作定位等目前支持以下模型。