提取C3D视频特征(官方文档&实践)

最新推荐文章于 2024-06-21 09:38:23 发布
最新推荐文章于 2024-06-21 09:38:23 发布
阅读量2k 收藏 15
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能 ffmpeg json
原文链接：http://www.cnblogs.com/demian/p/10123834.html
本文详细介绍了如何使用C3D模型提取视频特征，包括安装、配置、输入文件准备、特征提取过程，以及解决内存不足和批量处理视频特征的问题。C3D是一种基于卷积神经网络的视频理解模型，适用于体育动作识别等任务。

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

C3D Introduction

卷积神经网络（CNN）近年被广泛应用于计算机视觉中，包括分类、检测、分割等任务。这些任务一般都是针对图像进行的，使用的是二维卷积（即卷积核的维度为二维）。而基于视频的问题，提特征的方法主要分为双流和C3D两个分支，目前C3D衍生出P3D，I3D等等，这里只介绍最早的C3D caffe版提取特征的步骤以及遇到的问题。

C3D 用caffe实现
官网
github

C3D Installation

installation

C3D User Guide

官方User Guide

Du Tran (Last modified Mar 20, 2017)
C3D-v1.1 is released with new models (Mar 01, 2017).
No documentation for v1.1 yet, but some examples for feature extraction, training, and fine-tuning are provided. 

文档介绍了C3D 1.0的用法，至于1.1，只有examples。

I.C3D Feature Extration

  1. 安装好C3D，下载预训练的模型，保存到

    YOUR_PATH_TO_C3D/C3D-master/C3D-v1.0/examples/c3d_feature_extraction

  2. change dir to

    YOUR_PATH_TO_C3D/C3D-master/C3D-v1.0/examples/c3d_feature_extraction

  3. Run:

    sh c3d_sport1m_feature_extraction_frm.sh
or
sh c3d_sport1m_feature_extraction_video.
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
文末含资料链接和视频讲解！基于深度时空卷积网络的人类行为识别系统：I3D与C3D模型在智能视频分析中的突破与实践
FJN110的博客
06-30 458
人工智能驱动的视频行为识别技术研究与应用 本文探讨了基于3D卷积神经网络(I3D/C3D)的人类行为识别技术及其在智能安防等领域的应用。研究重点包括： 技术突破：传统2D卷积网络在视频理解中的局限性，3D卷积实现对时空特征的有效建模，使机器能够理解连续动作序列。 核心挑战：HMDB51数据集包含51类日常行为，在复杂场景下测试模型泛化能力。 智能安防应用： 实时检测暴力行为、异常聚集等危险场景 系统实现多帧时空分析，设置置信度阈值判断异常 提供完整Python实现框架，包括预处理、模型推理和报警机制 该技术
C3D feature extraction (No Root)
kiwi_Fung的博客
09-24 1002
C3D feature extractionC3D install C3D install 要使用GPU集群进行特征提取，在follow别人工作的时候发现要使用Caffe，而且不是直接能Anaconda安装的caffe，而是要编译的。一看到多数的blog都说要sudo，没有sudo的就要自己本地编译，然后把.so 链接起来，折腾了下，贼麻烦。。 库与库之间的依赖比你想象中的麻烦。 其实，可以直接在...
用C3D抽取特征
Frank_zrh的博客
10-17 5939
最近要用C3D来抽取特征
C3D视频特征提取-附件资源
03-05
C3D视频特征提取-附件资源
行为识别笔记：C3D network-用于视频特征提取的3维卷积网络
热门推荐
Will Lin的博客
03-10 5万+
注：本文首发在微信公众号-极市平台。如需转载，请联系微信Extreme-Vision卷积神经网络（CNN）近年被广泛应用于计算机视觉中，包括分类、检测、分割等任务。这些任务一般都是针对图像进行的，使用的是二维卷积（即卷积核的维度为二维）。而对于基于视频分析的问题，2D convolution不能很好得捕获时序上的信息。因此3D convolution就被提出来了。3D convolution 最早应
视频特征提取
02-15
#cropped_frame_list是每个视频80帧的列表，每一帧是height*width*3的array
视频特征提取：C3D/Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
鳄鱼的博客
08-13 3745
总结 3D conv在之前并没有广为盛行于视频处理领域。作者认为，相比会丢失时间信息的2D conv，3D conv非常适合时空特征学习（即针对视频），下图是2D conv和3D conv的区别。 作者使用基于3x3x3的3D conv的带有全连接层的深度卷积神经网络对视频进行特征提取，同时验证了3x3x3的3D conv性能相对其他大小的3D conv更优秀。 并且，训练好的C3D可以作为优秀的特征提取器，能够提取输入视频的特征，用作在其他任务上。 作者认为，一个优秀的视频描述符应该有四个指标： 通用
pyTorch实现C3D模型的视频行为识别实践
sinat_28371057的博客
01-29 6353
1、3D卷积t简介 2、C3D模型原理与PyTorch实现 2.1、C3D模型结构 2.2、C3D视频动作识别（附PyTorch代码） 2.3、测试结果 参考 1、3D卷积的简介 在图像处理领域，被卷积的都是静态图像，所以使用2D卷积网络就足以。而在视频理解领域，为了同时保留时序信息，就需要同时学习时空特征，如果用2DCNN来处理视频，那么将不能考虑编码在连续多帧之间的运动信息，而C3D网络就在这样的背景下横空出世了。 3D convolu...
C3D视频动作识别项目实践指南
C3D网络是视频理解领域的一个重要架构，它将3D卷积层引入到视频处理中，能够有效提取视频数据中的时空特征。 首先，我们来看标题中的关键信息：“c3d-video-action-recg:c3d视频动作”，这表明该项目专注于使用C3D...
github c3d
最新发布
08-06
C3D 最初由 Facebook 发布，其官方 GitHub 仓库为 [https://github.com/facebook/C3D](https://github.com/facebook/C3D)。该项目提供了完整的代码实现，包括模型定义、训练脚本和预训练模型。用户可以克隆该项目并...
视频的sift特征提取
07-30
自己将对图像的sift特征提取，拓展到了对视频逐帧sift特征的提取
3D图像算法从入门到进阶(包含C实现)
03-02
矢量计算 向量计算 3d算法 gis算法 矩阵原理 图形学知识
C3D视频特征提取
weixin_30680385的博客
03-22 2644
一．部署 1． 先把项目Clone下来 git clone https://github.com/jfzhang95/pytorch-video-recognition.git 2． 安装环境： PyTorch的安装可以参考这里https://pytorch.org/ pip install opencv-python tqdm scikit-learn tensorboardX 3...
【代码学习】C3D提取视频特征
YasmineC的博客
05-07 3631
学习目标 理论补充：C3D网络特点 动手能力 ：用C3D提取目标数据集（Charades-STA、ActivityNet Captions、TVR）的滑动窗口（64、128、256、512祯，各个窗口间80%的重叠）特征 目标回答 特点1）：使用3D卷积网络，能够在卷积过程中考虑时序信息，从而进行motion modeling；这是通过将frame视作通道来达到的，比如卷积核大小为3∗3∗33*3*33∗3∗3，那么每次的深度感受野就是333，也就是说，网络每次能在3帧之间建立起联系 特点2）使用同质
配置caffe-C3D，提取视频特征
Journey to the West
05-14 6056
step1: 安装anaconda step2: conda install opencv在anaconda上安装opencv step3:设置lib和bin环境变量，在.bashrc文件中添加： export PATH=”path to anaconda2/bin:PATH”exportLDLIBRARYPATH=”pathtoanaconda2//lib:PATH” export LD
【亲测免费】 探索视频特征的深度魔力：PyTorch版C3D特征提取器
gitblog_00070的博客
06-21 466
探索视频特征的深度魔力：PyTorch版C3D特征提取器 项目介绍 在这个数据驱动的时代，高效且富有表达性的特征提取是机器学习和人工智能领域的一项核心任务，尤其是在视频处理与分析中。Pytorch_C3D_Feature_Extractor是一个基于PyTorch框架的开源工具，旨在简化视频特征提取过程，使研究者和开发者能够快速便捷地从视频中提炼关键信息。该项目通过利用预先训练好的模型（在Spor...
安装C3D v1.0提取视频特征
qq_42283621的博客
07-07 1187
c3d v1.0安装
C3D：视频动作分类demo实现
AUTO1993的博客
05-01 1万+
C3D：视频动作分类demo实现 C3D这个网络是来自于learning Spatiotemporal feature with 3DConvolutional Networks这篇文章，我也对这篇文章仔细的研读过，总的来说这篇文章提出的网络的卷积神经网络（CNN）近年被广泛应用于计算机视觉中，包括分类、检测、分割等任务。这些任务一般都是针对图像进行的，使用的是二维卷积（即卷积核的维度为二维
Tensorflow 2.0 视频分类(四) C3D 3D convolutional Networks
Forrest97的博客
05-14 2321
论文学习 摘要 开篇明义，三点结论： 3D 卷积网络比2D卷积更适合提取时空特征； 3x3x3的卷积核是最好的filter结构； C3D与线性分类器的组合有在UCF101数据集上很好的分类效果 介绍 视频分类在动作识别、非常规动作识别、活动理解、视频内容描述等领域；视频描述器的四个特点：通用、有竞争力、高效、简洁；卷积网络并不适用于处理视频数据，因此提出 C3D. 不同数据集上的表现： 除Sport 1M上，其他数据比之前最好的都要好。 优秀！ 相关研究 传统机器视觉领域的SIFTs(spatio-t
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值