【项目实战课】基于Pytorch的3DCNN视频分类与行为识别实战-优快云博客

欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的3DCNN视频分类与行为识别实战》。

所谓项目实战课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解，可以采用直播或者录制视频的形式。与我们其他的系统性理论+实战的视频课专栏相比，每一次项目实战都由独立的老师完成，课程更加专注、时长更短、更轻量级，适合快速锻炼项目能力。

本次课程内容

随着图像识别相关领域的研究与应用逐渐成熟，当下视频分析相关的研究和应用所占比例越来越大，其技术也更加复杂。视频分类和行为识别在视频监控与检索、网络直播、推荐系统等行业中有着广泛的应用，是深度学习在视频分析领域中最底层的问题之一，非常值得关注和学习。

为了帮助大家系统性地学习视频分类与行为识别相关内容，我们开设了本次基于3DCNN的项目实战课，本次课程经过剪辑后的总时长为约为100分钟，各部分课程内容与时长如下：

部分	内容	时长(分钟)
第1节	项目背景	10
第2节	数据处理	28
第3节	模型搭建	34
第4节	模型训练	14
第5节	模型测试	13

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目简介，介绍本项目使用的方法以及数据集，本部分内容可以免费收听。

第2部分：数据处理，讲解如何对视频数据进行处理，如何创建数据读取类进行读取。

第3部分：详细讲解C3D，R3D，R(1+2)D模型的搭建。

第4部分：详细解读模型的训练与可视化。

第5部分：讲解如何使用模型对自己的数据集进行测试，下图案例中左上角展示了类别以及对应的概率。

本次课程为录播课程，讲师为言有三，技术社区《有三AI》创始人。

先后就读于华中科技大学(2008-2012)，中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015)，先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5)，陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3)，深度学习算法专家，阿里云MVP，华为云MVP。

拥有超过7年的计算机视觉从业经验，拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验，著有书籍《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4)，《深度学习之模型设计：核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6)，《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7)，《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4)，拥有10余项发明技术专利与学术论文。

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