视频分类_grad_cam

最新推荐文章于 2024-12-03 03:17:54 发布
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分类专栏： 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lovezcyzmd_csdn/article/details/107536914
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本文详细记录了使用3D ResNet进行视频理解时遇到的问题及解决方案，包括处理UCF-101数据集链接失效、Python版本不兼容、HMDB51数据集解压错误、视频文件格式与图片目录不匹配以及多线程运行限制等问题。同时，还探讨了如何生成Grad-CAM热力图，并调整网络输出以获得更精确的特征图。

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

代码(resnet3D):
https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch

坑：
1 ucf-101 的链接失效，后面找了个新的：
https://www.crcv.ucf.edu/research/data-sets/ucf101/

2 开始我的python是3.6, 结果执行生成json文件的脚本时，提示没有capture_output这个key: 出错代码如下，subprocess是python的一个包，后面查了下，说python3.7才加入了这个属性
p = subprocess.run(ffprobe_cmd, capture_output=True)

3 使用数据集hmdb51，有些rar包在ubuntu上解压失败，这种情况以前也有，还不知道怎么处理

4 然后那个视频文件我是avi结尾的，他去找jpg文件时也按照这个avi文件为目录去找。结果我要把去掉这个avi字段，然后把图片放在视频文件同目录里面

5 跑了一个epoch后，提示说啥只能建立一个child procress.似乎搞的什么多线程，pycharm 跑有问题，只能在命令行下面跑

基于如下代码(somethinsomething)生成grad-cam热力图
1 主文件
https://github.com/TwentyBN/smth-smth-v2-baseline-with-models
2 热力图生成主要代码
https://github.com/TwentyBN/smth-smth-v2-baseline-with-models/blob/master/notebooks/get_saliency_maps_CAM.ipynb

主要遇到一个问题是，resnet3D的layer4的输出是512，1,4,4。而输入的切片个数是16. 这样将特征图反向叠加到原图时只用了1个特征图，这样所有的切片的热力图都一样的。将网络修改输出为512，8,4,4之后，16个切片就有8个不同的热力图，但有前后两张图是共用的一张特征图。

分类任务使用Pytorch实现Grad-CAM绘制热力图_pytorch 热力图
2401_89324088的博客
01-15 819
对于这个问题，首先你要清楚你的网络模型的结构，可以通过输出print(model)的方式来查看自己模型具体的层结构。给大家打个比方，下图是我输出模型结构的一小块，此时如果我设定target_layers=[model.patch_embed_a]，那它就相当于被我设置成一个元组，但这样是无法应用在这个代码上的，我们需要继续细化到某一层，比如改成target_layers=[model.patch_embed_a.norm]这样就可以成功绘制热力图。原因：实例化模型错误，这个是根据你实例化的方法去对应的。
CNN可视化技术 -- CAM & Grad-CAM详解及pytorch简洁实现
专注人工智能，主攻CV
06-28 7110
CNN中的特征图可视化大体可分为两类：第一类方法只显示了在深层特征中保留了哪些信息，而没有突出显示这些信息的相对重要性。第二类方法则具有一定的解释性，例如在分类任务中，通过CAM能够解释模型究竟是通过重点学习哪些信息来判断类别的。.......................................
[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现
A_John 的博客
07-08 4万+
[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现 1、Grad-CAM； 2、Grad-CAM 详解；论文贡献；原理介绍；Grad-CAM 可视化流程；Grad-CAM 计算；Guided Grad-CAM；实例展示；评估 Grad-CAM 定位能力，Grad-CAM 图像分类、视觉解释和文本解释、图像描述、视觉问答、其他； 3、Grad-CAM 复现 基于此提出的 ``Grad-CAM`` 利用热力图的方式实现网络预测过程的可视化，并帮助我们更好的理解神经网络 ；.........
颜色分类leetcode-grad-cam-text:文本Grad-CAM的实现
07-06
颜色分类leetcode 用于文本的 Grad-CAM 这是文本分类模型的实现。 使用的模型是用于文本分类的 1D-CNN，在 . 使用的数据是重新精炼的版本，其重新标记以进行二元分类。 输入功能是 word2vec 的精简版。 它特别需要 python>=3, tensorflow>=1.4,<2>>> pip3 install -r requirements.txt 特征 在训练之前，它需要 word2vec 二进制文件。 通过word2vec.sh下载，会下载到 word2vec/ 目录下。 >>> ./word2vec.sh 所有 word2vec 二进制文件都必须位于 word2vec/ 目录中。 word2vec/GoogleNews-vectors-negative300-SLIM.bin 训练时会自动下载。 训练 usage: train.py [-h] [--epoch EPOCH] [--batch-size BATCH_SIZE] [--lea
视频分类算法
weixin_30378311的博客
12-26 2128
一、传统视频分类方法 深度学习兴起前，大多数视频分类都是基于手工设计的特征和典型的机器学习方法。 比如：基于局部时空域的运动信息和表现信息，利用词袋模型等方式审核才能视频编码，然后利用视频编码来训练分类器（SVM）。这种基于人工设计特征的方法，如HOG、HOF、MBH 等特征，在经过词袋模型或Fisher向量生成视频编码。 目前，基于轨迹的方法，DT 和 IDT 方法，是人工设计的特征...
视频分类
like_study_cat的博客
03-28 8763
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...
计算机视觉_深度学习_视觉Transformer模型_GradCAM可视化_自动批量处理_注意力机制分析_模型可解释性_神经网络可视化_图像分类解释_模型调试辅助_基于LayerN.zip
最新发布
04-29
Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是深度学习模型可解释性研究中的一项技术，它通过分析卷积神经网络中的卷积层的梯度信息，生成热力图来可视化模型在做决策时关注的图像区域。这对于理解模型...
Grad-CAM
百态老人的博客
12-03 1948
Grad-CAM（梯度加权类激活映射）是一种用于解释深度学习模型（特别是卷积神经网络，CNN）决策过程的技术。它通过计算最后一个卷积层的梯度来定位图像中对模型预测结果贡献最大的区域，从而生成可视化解释，帮助理解模型的决策依据。Grad-CAM的核心思想是将输出类别的梯度（相对于特定卷积层的输出）与该层的输出相乘，然后取平均，得到一个“粗糙”的热力图。这个热力图可以被放大并叠加到原始图像上，以显示模型在分类时最关注的区域。这种方法的优势在于它不需要修改网络结构或重新训练，适用于任何类型的CNN架构。
常见的视频格式分类详解（MP3、MP4、AVI等）
githubcurry
04-16 8345
- 常见在线流媒体格式：`mp4、flv、f4v、webm` - 移动设备格式：`m4v、mov、3gp、3g2` - RealPlayer ：`rm、rmvb` - 微软格式 ：`wmv、avi、asf` - MPEG 视频 ：`mpg、mpeg、mpe、ts` - DV格式 ：`div、dv、divx` - 其他格式 ：`vob、dat、mkv、lavf、cpk、dirac、ram、qt、fli、flc、mod`
视频分类概述
yuguolong_001的博客
09-14 286
视频分类是指对连续的多张图片的连续行为进行类别的划分。假设我们有一张图片，图片中有一只猫，我们就可以训练一个简单的图片分类器去识别图片中的动物是不是猫，现在把一张图片换成连续100张图片（大约3s时长），进行识别，这就是视频分类。
视频分类（Classification）和摘要（Captioning）总结
年轻即出发，
07-14 5829
例如，在视频分析中，3D CNN可以检测动作、行为和事件，为视频分类、视频理解和动作识别等任务提供强大的能力。例如，在动作识别任务中，光流信息可以帮助区分不同的动作类别，而RGB信息可以提供更多的上下文信息。然而，与2D CNN相比，3D CNN具有更高的计算复杂性和更大的模型参数量，因此可能需要更多的计算资源和数据来训练。基本思路使用2dcnn或者3dcnn提取rgb视频或者光流视频每一帧的特征，将得到的每一帧的特征输入LSTM或者Transformer这样的语言模型进行学习，从而输出任意形态的句子。
使用深度学习对视频进行分类
jk_101的博客
02-08 2276
此示例说明如何通过将预训练图像分类模型和 LSTM 网络相结合来创建视频分类网络。要为视频分类创建深度学习网络，请执行以下操作：使用预训练卷积神经网络（如 GoogLeNet）将视频转换为特征向量序列，以从每帧中提取特征。基于序列训练 LSTM 网络来预测视频标签。通过合并来自两个网络的层，组合一个直接对视频进行分类的网络。下图说明网络架构。要将图像序列输入到网络，请使用序列输入层。要使用卷积层来提取特征，也就是说，要将卷积运算独立地应用于视频的每帧，请使用一个后跟卷积层的序列折叠层。
real_time_video_classification 实时视频分类
未到初级图像处理工程师
06-13 2464
C3D 针对视频分类任务，目前大多是基于DL的方法，其中C3D是处理速度最快的，基本可以做到real_time_recognition的效果。 最终实现效果如下，在使用GPU的情况下，基本没有延迟。 详细见real_time_action_recognition ETC. 后续会更新其它DL方法的识别效果。...
PaddlePaddle百度论文复现营——视频分类入门学习笔记
Kevin Pang的博客
08-07 713
PaddlePaddle百度论文复现营——视频分类入门学习笔记 1 任务与背景 视频分类任务、问题与挑战、经典数据集、深度学习相关背景知识 1.1 视频分类的意义 1.2 视频分类定义 1.3 视频分类的挑战 1.4 视频分类发展历程 1.5 视频分类数据集 1.5.1 HMDB-51 主要用于行为识别 1.5.2 UCF-101 主要用于行为识别，运动分析，是最具有影响力的视频分类数据集之一 1.5.3 Sports-1M 主要用于行为识别，运动分析，斯坦福大学提供的视频分类数
【深度学习】视频分类技术整理
fengdu78的博客
07-26 6627
最近在做多模态视频分类，本文整理了一下视频分类的技术，分享给大家。传统的图像分类任务中，一般输入的为一幅HxWxC的二维图像，经过卷积等操作后输出类别概率。对于视频任务，输入是由连续的二维图像帧组成的一个存在时序关系的二维图像序列，或是视为一个TxHxWxC的四维张量。这样的数据具有以下特点：1. 帧之间的变化信息往往能反映视频的内容；2. 相邻帧之间变化一般较小，存在大...
最全的视频格式分类详解（很全面）
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阿酷tony
07-12 4万+
常见在线流媒体格式：mp4、flv、f4v、webm 移动设备格式：m4v、mov、3gp、3g2 RealPlayer ：rm、rmvb 微软格式 ：wmv、avi、asf MPEG 视频 ：mpg、mpeg、mpe、ts DV格式 ：div、dv、divx 其他格式 ：vob、dat、mkv、lavf、cpk、dirac、ram、qt、fli、flc、mod 2020-11-12补充： ●AVI格式 它的英文全称为Audio Video Interleaved，即音频视...
3D grad-cam
03-10
### 实现和解释计算机视觉中的3D Grad-CAM #### 背景介绍 Class Activation Mapping (CAM)，Grad-CAM及其改进版本Grad-CAM++是在卷积神经网络(CNNs)中用于可视化特定类别的特征图的方法[^2]。这些方法帮助理解模型...
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