PyTorch视频识别项目教程

PyTorch视频识别项目教程

pytorch-video-recognitionPyTorch implemented C3D, R3D, R2Plus1D models for video activity recognition.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-video-recognition

1. 项目的目录结构及介绍

pytorch-video-recognition/
├── assets/
├── dataloaders/
├── network/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── inference.py
├── mypath.py
├── train.py

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• dataloaders/: 包含数据加载的相关代码。
• network/: 包含视频识别模型的实现代码。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• inference.py: 用于模型推理的脚本。
• mypath.py: 路径配置文件。
• train.py: 用于模型训练的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的主要启动文件之一，用于训练视频识别模型。它包含了模型训练的整个流程，包括数据加载、模型定义、损失函数、优化器以及训练循环等。

inference.py

inference.py 是另一个主要的启动文件，用于模型的推理。它包含了加载预训练模型、处理输入数据、进行预测等步骤。

3. 项目的配置文件介绍

mypath.py

mypath.py 是一个配置文件，主要用于定义项目中使用的各种路径，例如数据集路径、模型保存路径等。通过修改这个文件，可以方便地调整项目中的路径设置。

# mypath.py 示例代码
class Path(object):
    @staticmethod
    def db_root_dir(database):
        if database == 'ucf101':
            return '/path/to/ucf101/'
        elif database == 'hmdb51':
            return '/path/to/hmdb51/'
        else:
            print('Database {} not available.'.format(database))
            raise NotImplementedError

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 jfzhang95/pytorch-video-recognition 项目。希望这份教程对您有所帮助！

pytorch-video-recognitionPyTorch implemented C3D, R3D, R2Plus1D models for video activity recognition.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-video-recognition