机器学习笔记 - 基于自定义数据集 + 3D CNN进行视频分类

已于 2024-01-22 09:36:22 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 机器学习 深度学习 3D CNN 视频分类 动作识别
于 2024-01-22 09:34:40 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/134660500
本文档介绍了一个使用3D卷积神经网络（CNN）进行视频分类的项目，特别是在动作识别上的应用。基于D. Tran等人的研究，作者详细阐述了模型结构、数据集的选择（动态手势识别数据集），并提供了从数据加载、模型创建、训练过程到结果评估的完整代码实现。项目采用TensorFlow 2.10进行，并展示了如何使用(2+1)D卷积减少参数数量和提高效率。

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一、简述

        这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的 3D 卷积神经网络 (CNN) 。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。

        这里的模型主要基于D. Tran 等人2017年的论文“动作识别的时空卷积研究”。

https://arxiv.org/abs/1711.11248v3icon-default.png?t=N7T8https://arxiv.org/abs/1711.11248v3

1、模型结构

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使用3D卷积神经网络（3D CNN）或C3D模型在UCF101数据集上进行视频分类任务
QromMatlab的博客
09-22 606
在该类中，我们定义了模型的架构，包括卷积层、池化层、全连接层等。然后，我们将视频文件名和标签划分为训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。由于视频数据是时序数据，我们需要将每个视频片段划分为连续的帧，并将其转换为适合3D CNN或C3D模型的输入格式。近年来，深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在视频分类任务中取得了显著的成果。针对视频数据的特殊性质，研究人员引入了3D卷积神经网络（3D CNN）和C3D模型，以有效地处理视频数据的时空信息。
机器学习笔记 - 使用3D卷积神经网络进行视频分类
学以致用 知行合一
10-14 1247
例如，内核大小的 (2 + 1)D 卷积(3 x 3 x 3)需要大小为 的权重矩阵(9 * channels**2) + (3 * channels**2)，其数量不到完整 3D 卷积的一半。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。(2 + 1)D 卷积允许分解空间和时间维度，因此创建两个单独的步骤。
video-classification-3d-cnn-pytorch：使用3D ResNet的视频分类工具
02-05
使用3D ResNet进行视频分类 这是使用训练的3D ResNet进行视频（动作）分类的pytorch。 在Kinetics数据集上训练了3D ResNet，该数据集包括400个动作类。 此代码将视频用作输入，并在得分模式下输出每16帧的班级名称和预测班级得分。 在功能模式下，此代码每16帧输出512个暗角的功能（在全局平均池化之后）。 提供此代码的Torch（Lua）版本。 要求 conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith FFmpeg，FFprobe wget http://johnvansickle.com/ffmpeg/
基于3DCNN的视频分类
07-19
内容 1）自选视频分类数据集； 2）测试3DCNN深度网络算法分类精度； 3）编写、运行程序并查看结果； 4）调节3DCNN算法相关参数，分析其对模型效果的影响
视频分类
like_study_cat的博客
03-28 8804
1.什么是视频分类 视频分类是指给定一个视频片段，对其中包含的内容进行分类。类别通常是动作（如做蛋糕），场景（如海滩），物体（如桌子）等。其中又以视频动作分类最为热门，毕竟动作本身就包含“动”态的因素，不是“静“态的图像所能描述的，因此也是最体现视频分类功底的。 2.公开数据集 熟悉深度学习的朋友们应该清楚，深度学习是一门数据驱动的技术，因此数据集对于算法的研究起着非常重要的作用。网络上虽然有大量...
【亲测免费】 视频分类工具：基于3D CNN的PyTorch实现
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gitblog_00190的博客
11-22 452
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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
学以致用 知行合一
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学以致用 知行合一
04-09 5195
目标检测是计算机视觉中最重要的课题之一。大多数计算机视觉问题都涉及检测视觉对象类别，如行人、汽车、公共汽车、人脸等。这一领域不仅限于学术界，而且在视频监控、医疗保健、车载传感和自动驾驶。 许多用例，尤其是自动驾驶，需要高精度和实时推理速度。因此，选择适合速度和准确性要求的物体检测器变得至关重要。YOLO（You Only Look Once）是一种单级目标检测器，用于实现两个目标（即速度和准确性）。而今天，我们将通过涵盖所有 YOLO 变体（例如，YOLOv1、YOLOv2、......
2025年 课程设计 机器学习&深度学习实战案例,含有python代码和教程 (4月10日已更新1179篇)
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gitblog_00006的博客
05-26 411
探索视频分类的未来：3DCNN 开源项目 在这个数字时代，视频内容的爆炸性增长推动了对自动化和高效视频理解的需求。为此，我们向您隆重推荐一个基于 Keras 和 TensorFlow 的开源项目——3DCNN（三维卷积神经网络）用于视频分类。该项目不仅提供了强大的模型实现，还包含了丰富的工具和可视化功能，让开发者可以轻松地理解和利用 3D 卷积神经网络的力量。 项目介绍 3DCNN 是一种专为处理...
3D卷积神经网络（3D-CNN）进行图像分类
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10-17 4225
在传统的2D-CNN中，通过卷积层、池化层和全连接层等基本组件的组合和堆叠，可以实现高效的特征提取和分类。通过阅读本文，读者将深入了解3D-CNN在图像分类中的应用，并获得相关代码示例，为自己的研究或项目提供帮助。同样，我们通过第三个卷积层后，将特征图展平为一维向量，并使用ReLU激活函数和全连接层将其映射到最终的分类结果。为了展示3D-CNN的代码示例，我们以PyTorch为例，实现一个简单的3D-CNN模型。在实际应用中，我们可以根据不同的应用场景和数据特点，调整模型的结构和参数，以获得更好的性能。
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03-26 3445
这里写自定义目录标题1 前言1.1 数据集1.2 运行环境1.3 总体概述2 项目开始2.1 数据加载2.1.1 Dataset 类2.2.2 Dataloader类2.2 数据解释和处理2.3 搭建网络模型3 训练步骤及模块4 训练并验证5 使用Resnet18网络训练 1 前言 对视频数据的处理是计算机视觉领域非常重要的一部分内容。视频主要是由大量的视频帧图像所构成。相比于单一的图像，视频中多出了时间维度的信息，物体在先后帧中出现的顺序和状态等信息都非常关键。同时视频数据的数据量更大，而且相邻帧间差距较
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