基于ResNet人体动作识别

最新推荐文章于 2025-05-18 12:16:45 发布

AI炮灰

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分类专栏：深度学习实战代码40例文章标签： tensorflow 神经网络机器学习深度学习人工智能

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本文探讨了如何利用ResNet深度神经网络进行人体动作识别。通过介绍相关代码实现，展示了在TensorFlow框架下，ResNet模型在机器学习和深度学习项目中的具体应用，进一步揭示了其在人工智能领域的潜力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

话不多述直接上程序。

import pathlib
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, models, Model, Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, Dense, Flatten, MaxPool2D, Dropout
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import pathlib
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, models, Model, Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, Dense, Flatten, Dropout, MaxPooling2D
import numpy as np
import os
import matplotlib.pylab as plt
import PySide2
dirname = os.path.dirname(PySide2.__file__)
plugin_path = os.path.join(dirname, 'plugins', 'platforms')
os.environ['QT_QPA_PLATFOR

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