R-C3D代码解析

最新推荐文章于 2025-07-09 17:17:39 发布
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自己对R-C3D代码的一些理解，本人小白，可能有错

generate_anchors.py

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anchor_target_layer.py

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proposal_layer.py

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proposal_target_layer_cascade.py

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rpn.py

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twin_transform.py

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FAST-LIO2代码解析(五)
努力努力努力
04-12 587
上一节我们将主函数部分while外面的部分给讲完了，下面我们将深入while来学习里面的知识。
YOLOv13模型结构详解：DS-C3k2 | DSConv | HyperACE | FullPAD | 超图 | 顶点 | 超边
最新发布
Limiiiing的博客
08-20 1343
超图关联增强阶段（HyperACE 模块）以多尺度特征图为输入，通过自适应超图计算，动态生成超边并进行超图卷积，实现特征聚合与增强。包含基于 C3AH 模块的全局高阶感知分支和基于 DS-C3k 块的局部低阶感知分支，同时保留快捷连接信息，实现全局 - 局部、高 - 低阶的互补视觉关联感知。
[行为检测]R-C3D-Resgion Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection
faiculty
01-26 1万+
这篇文章是ICCV 2017的一篇文章，作者主要是以C3D网络为基础。借鉴了Faster RCNN的思路，对于任意的输入视频L，先进行proposal，然后3D-pooling,最后后进行分类和回归操作。文章主要贡献点有3个： 可以针对任意长度视频、任意长度行为进行端到端的检测 速度很快(是目前网络的5倍)，通过共享Progposal generation 和Classification网络的...
R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection
LYKymy的博客
09-20 1043
Abstract 我们解决了连续的活动检测问题，未剪辑的视频流。这是一项困难的任务需要提取有意义的时空特征捕捉活动，准确定位开始和结束每次活动的时间。我们引入了一种新的模型，区域卷积3d网络（r-c3d），它使用三维全卷积网络对视频流进行编码，然后生成候选的时间区域（包含活动），最后将选定区域分类为特定活动。由于方案和分类管道之间的卷积特征共享，节省了计算量。整个模型采用端到端的训练，同时...
matlab麦克斯韦速率代码-R-C3D.pytorch:R-C3Dpytorch实施
05-20
matlab麦克斯韦评分代码R-C3D的Pytorch更快实现 消息： 我们重新组织了代码，使其变得更快，更方便。 带标签的是：201810 介绍 此项目是R-C3D的一种更快的pytorch实现，旨在加速R-C3D时间动作检测模型的训练。 在实施过程中，我们引用了以下实施方案： ，是基于Pytorch + TensorFlow + Numpy开发的 ，基于caffe开发，官方实施 与上述实现相比，我们的实现具有一些独特的新功能： 它是纯Pytorch代码。 我们将所有的numpy实现都转换为pytorch！ 它支持并行训练。 我们使用多个GPU包装器（此处为nn.DataParallel），可以灵活地使用一个或多个批处理大小等于或大于1的GPU。 它支持并行测试。 我们使用多个GPU包装器（此处为nn.DataParallel），可以灵活地使用一个或多个批处理大小等于或大于1的GPU。 这是有效的内存。 我们可以在单片1080Ti（11 GB）上训练3dresnet-18并使用batchsize = 3（3个视频缓冲区，缓冲区长度= 768）。 使用8个GPU进行训练时，每个GPU的
R-C3D论文详解
Michael’s Blog
04-01 1690
论文链接：R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection 代码地址（论文提供地址）：http://ai.bu.edu/r-c3d/ 该论文借鉴图像物体检测中的Faster-RCNN的思想，文章采用3D卷积来获取视频的时序信息，然后通过类似Faster-RCNN的rpn层和roi层输出时间维度的boundingbox，也就是视频中待检测动作的时间段。 一、网络结构 R-C3D的网络结构如下图所示： 从上图可以看出，
R-C3D Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection
weixin_43659035的博客
05-09 913
区域卷积三维网络(R-C3D)，它使用一个三维全卷积网络对视频流进行编码，然后生成包含活动的候选时间区域，最后将选定的区域划分为特定的活动
视频行为识别检测综述 IDT TSN CNN-LSTM C3D CDC R-C3D
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万有文的博客
06-20 14万+
本文github地址 Video Analysis之Action Recognition(行为识别) 行为识别就是对时域预先分割好的序列判定其所属行为动作的类型，即“读懂行为”。 [行为检测|论文解读]行为检测调研综述 较新 基于Deep Learning 的视频识别技术 科研成果—-中国科学院深圳先进技术研究院 面向人体姿态行为理解的深度学习方法 CVPR 2014 Tut...
stm32与ESP32-C3通过串口连接
m0_57095980的博客
07-09 398
ESP32-C3 是一款安全稳定、低功耗、低成本的物联网芯片，搭载 RISC-V 32位单核处理器，支持2.4 GHz和（LE）。ESP32-C3本身就可以作为一个单片机使用，但是我们这里只是把ESP32-C3作为一个Wi-Fi/蓝牙模块使用。STM32与ESP32-C3使用串口进行通讯。STM32可以给ESP32-C3发送命令，这种命令叫指令。首先通过pc串口ESP32中烧写ESP-AT固件，ESP-AT 是基于 ESP-IDF 实现的软件工程。
PV-RCNN论文和逐代码解析（一）
NNNNNathan的博客
03-11 9333
1、前言 当前的点云3D检测主要分为两大类，第一类为grid-based的方法，第二类为point-based的方法。 grid-based的方法将不规则的点云数据转换成规则的3D voxels （VoxelNet， SECOND , Fast PointRCNN， Part A^2 Net）或者转化成 2D的BEV特征图（PIXOR, HDNet，PointPillars），这种方法可以将不规则的数据转换后使用3D或者2D的CNN来高效的进行特征提取。 ...
C3D
03-05
C3D
C3D-lstm_lstmpytorch_c3d论文复现_C3D-lstm_源码.zip
10-18
C3D-lstm_lstmpytorch_c3d论文复现_C3D-lstm_源码.zip
C3D：用C编写的OpenGL 3D游戏引擎
02-04
C3D：用C编写的OpenGL 3D游戏引擎
tensorflow-C3D-ucf101网络
10-17
3dcnn 行为识别网络架构并使用softmax层 用于ucf101数据集
C3D学习资料
11-27
C3D学习资料 建模 道路 交叉口 路线 横断面 纵断面
R-C3D：Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection
qq1145520074的专栏
03-19 4736
原论文连接：R-C3D：Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detectionmotivationtemporal action detection是要在视频序列中确定动作发生的时间区间（包括开始时间与结束时间）以及动作的类别。类似于图像中的目标检测任务，时序动作检测也可以分为生成时间区域提名（temporal action ...
论文阅读：R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection
qq_36627158的博客
02-24 1054
写在前面 由于这是一篇比较经典的论文，网上相关讲解的文章比较多，我这里就不重复了，主要记录一些自己遇到的问题。 论文详解 参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/gentelyang/article/details/80483841 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34439558 以下引用快内容均参考上面两个链接，有对其中的内容进行调整： R-C3D(Region 3-Dimensional Convolution...
R-C3D、SCNN、C3D-DOI、GOOGLENET tensorflow1.x代码
qq_42077083的博客
06-28 463
声明一下，人家代码，只是做个传送门 借用代码：https://github.com/perfectFeng
R-C3D:用于时间活动检测的区域3D网络
CV技术指南（微信公众号）
12-28 403
论文：R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection（2017） 主要贡献 1.提出一个包括活动候选区和任意长度活动的分类的端到端模型。如下图所示 2.提出在候选区生成和分类部分共享全卷积C3D特征，实现了比当前模型快5倍的速度。 论文主要从Faster R-CNN受启发而来，论文大部分idea都是Faster R-CNN中提出的（看这篇论文的时候，我真是深感生不逢时啊），作者将2...
c3k2-smfa
04-16
for i, (f, n, m, args) in enumerate(d['backbone'] + d['head']): # 对每一层进行解析 if m == 'SMFA': # 如果当前模块为 SMFA，则执行特定逻辑 c2 = ch[f] args = [ch[f]] continue elif isinstance(m, str...
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