机器学习笔记 - 使用3D卷积神经网络进行视频分类

本文介绍了如何使用(2+1)D卷积神经网络(3D ResNet18)进行视频分类。详细讲述了模型创建、数据预处理、训练过程,并提供了相关参考代码链接。通过分解空间和时间维度,这种模型能有效减少参数数量,提高效率。

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

1、导入相应的库

        3D CNN 使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动,而在 2D CNN 中它可以在二维上滑动。

        首先安装并导入必要的库,用于处理ZIP文件内容的Remotezip 、用于使用进度条的tqdm 、用于处理视频文件的OpenCV 、用于执行更复杂的张量操作的einops,以及用于在 Jupyter Notebook 中嵌入数据的库。

import tqdm
import random
import pathlib
import itertools
import collections

import cv2
import einops
import numpy as np
import remotezip as rz
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf
import keras
from keras import layers

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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