基于YOLOv10与NTU RGB+D数据集的深度学习动作识别实践

引言

随着深度学习技术的飞速发展，计算机视觉中的动作识别已经成为了一个重要且有挑战性的领域。动作识别不仅仅局限于视频中的物体检测，还包括如何理解和识别视频中人物的动作或行为。近年来，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和卷积长短期记忆（ConvLSTM）网络在动作识别领域取得了显著进展。

其中，YOLOv10（You Only Look Once）系列模型已经被广泛应用于目标检测领域，凭借其实时性和高准确度，在动作识别任务中同样表现出色。而NTU RGB+D数据集作为一个广泛使用的动作识别数据集，提供了一个多模态的视频数据集，包含了RGB视频、深度信息和骨骼信息，这使得它成为了动作识别领域中一个非常具有代表性的数据集。

本文将详细介绍如何使用YOLOv10模型在NTU RGB+D数据集上进行动作识别，结合UI界面展示模型的应用。通过一步步的代码实现，帮助读者理解如何构建一个高效的动作识别系统。

1. NTU RGB+D数据集概述

NTU RGB+D数据集（NTU RGB+D 60 和 NTU RGB+D 120）是一个面向动作识别的多模态数据集，广泛用于人体动作识别和行为分析。该数据集由新加坡南洋理