3D-ResNets-PyTorch复现

已于 2022-07-06 20:57:33 修改
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分类专栏： 笔记 文章标签： 深度学习 人工智能
于 2022-07-06 20:53:21 首次发布
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3D-ResNets-PyTorch复现

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在复现3D-ResNets时遇到 FileNotFoundError: [WinError 3] 系统找不到指定的路径。: 'G:\\C3DBLS\\3D-ResNets-PyTorch-master\\data\\UCF101.jpg\\ApplyEyeMakeup'
的错误，这是因为没有图片生成路径，需要自己创建图片生成目录：
在这里插入图片描述## 标题
自己创建rawframes目录然后执行：python -m util_scripts.generate_video_jpgs "/hy-tmp/ucf101/videos" "/hy-tmp/ucf101/rawframes" dataset="ucf101"

深度学习论文: SlowFast Networks for Video Recognition及其PyTorch实现
mingo_敏
04-25 969
SlowFast网络是专为视频识别设计的，包含两大路径：慢速路径以较低的帧速率运行，主要用于捕获空间语义；而快速路径则以较高的帧速率运行，专门捕捉精细时间分辨率的运动信息。值得一提的是，快速路径通过精简通道容量，实现轻量级设计，并有效学习对视频识别至关重要的时间信息。这种设计使得提出的模型在视频行为分类和检测方面均表现出色。
FastViT：一种使用结构重新参数化的快速混合视觉变换器
AI浩
08-21 731
论文：https://arxiv.org/pdf/2303.14189v1.pdf代码链接：https://github.com/apple/ml-fastvit最近，Transformer和卷积设计的融合使得模型的准确性和效率得到了稳步提高。在这项工作中，我们引入了FastViT，这是一种混合视觉Transformer架构，实现了最新的延迟-准确率权衡。
3D-ResNets-PyTorch-master.zip
09-02
这是关于论文Can Spatiotemporal 3D CNNs Retrace the History of 2D CNNs and ImageNet?的相关代码
3D-ResNets-PyTorch：用于动作识别的3D ResNets（CVPR 2018）
02-05
用于动作识别的3D ResNet 更新（2020/4/13） 我们在arXiv上发表了一篇论文。 我们上载了本文所述的预训练模型，包括在结合了Kinetics-700和Moments in Time的数据集中预训练的ResNet-50。 更新（2020/4/10） 我们极大地更新了脚本。 如果要使用旧版本来复制我们的CVPR2018论文，则应使用CVPR2018分支中的脚本。 此更新包括： 重构整个项目 支持更新的PyTorch版本 支持分布式培训 支持对“时刻”数据集的培训和测试。 添加R（2 + 1）D模型 上载经过Kinetics-700，时刻矩和STAIR-Actions数
3D卷积神经网络实战：ResNets-PyTorch项目解析
最新发布
weixin_30021053的博客
05-10 1253
时间维度是视频区别于静态图像的最关键特性。视频由一系列连续的帧组成，每帧都是在不同时间点拍摄的图像。时间维度的引入，使得视频能够捕捉和表达时间的变化，从而提供了丰富的动态信息。3D残差神经网络（3D ResNets）是一种深度学习架构，它是残差神经网络（ResNets）在处理三维数据时的扩展。3D ResNets专门针对视频理解任务进行了优化，能够直接从连续的视频帧中捕捉时间维度信息。
【视频分类】3D-ResNets-PyTorch复现
聿默的博客
01-01 7412
参考代码： https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch 0.环境 ubuntu16.04 python3.6 cuda9.0 # pip install torch==1.1.0 joblib # apt install apt-get -y install ffmpeg 1.数据准备 UCF101视频分类数据集：http://www.crcv.ucf.edu/datasets/human-actions/ucf101/UCF101.
3D-ResNets-PyTorch: 基于PyTorch的三维残差网络用于动作识别
gitblog_00217的博客
08-08 851
3D-ResNets-PyTorch: 基于PyTorch的三维残差网络用于动作识别 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D-ResNets-PyTorch 项目介绍 3D-ResNets-PyTorch 是一个实现三维残差网络(3D ResNets)的开源项目，专为视频中的动作识别设计。该库由论文 Can Spatiotemporal 3D CNNs ...
3D ResNet：用于动作识别的3D ResNet
02-03
用于动作识别的3D ResNet 这是以下论文的PyTorch代码： 该代码仅包括对ActivityNet和Kinetics数据集的培训和测试。 如果您想使用我们的预训练模型对视频进行分类，请使用。 提供了此代码的PyTorch（python）版本。 PyTorch版本包含其他模型，例如预激活ResNet，Wide ResNet，ResNeXt和DenseNet。 引文 如果您使用此代码或预先训练的模型，请引用以下内容： @article{hara3dcnns, author={Kensho Hara and Hirokatsu Kataoka and Yutaka
掌握时空3D CNNs：深入研究图像识别历史
标题中所提到的"3D-ResNets-PyTorch-master.zip"指向一个压缩包文件，该文件包含了深度学习领域中使用PyTorch框架实现的3D残差网络（3D Residual Networks，简称3D-ResNets）的相关代码。从标题来看，这个代码包很...
3DResnet原始代码
03-26
[kenshohara/3D-ResNets-PyTorch](https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch) 该仓库包含训练和推理代码，支持Kinetics和ActivityNet等数据集。 2. **深度学习框架的官方实现** - **PyTorch**：...
【图像去噪】论文精读：xUnit: Learning a Spatial Activation Function for Efficient Image Restoration
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
08-27 1072
论文题目：xUnit: Learning a Spatial Activation Function for Efficient Image Restoration —— xUnit:学习空间激活函数进行高效图像恢复CVPR 2018！代替ReLU！新激活函数xUnit提升模型性能！可添加到去噪模型中！近年来，深度神经网络 (DNN) 在许多低级视觉任务中取得了前所未有的性能。然而，最先进的结果通常是通过非常深的网络实现的，它可以达到数十层，具有数千万个参数。
Python-用于动作识别的3DResNets
08-11
用于动作识别的3D ResNets，采用PyTorch实现
三维高密度电法反演软件res3dinv
03-23
三维高密度电法反演软件　Res3dinvx64
动作识别基于PyTorch的3D ResNets模型实现的动作识别任务+运行说明（含训练、微调和测试、在UCF-101和HMDB-51等多数据集训练）.zip
11-25
动作识别基于PyTorch的3D ResNets模型实现的动作识别任务+运行说明（含训练、微调和测试、在UCF-101和HMDB-51等多数据集训练） 一个基于PyTorch的3D ResNets模型,用于动作识别任务。它包含了训练、微调和测试在Kinetics、Moments in Time、ActivityNet、UCF-101和HMDB-51等数据集上的代码。 主要功能点 支持在Kinetics-700、Moments in Time和STAIR-Actions数据集上训练和测试3D ResNets模型 支持分布式训练 提供了多种预训练模型,包括在不同数据集上训练的ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152 提供了数据集准备和转换的脚本 技术栈 Python PyTorch FFmpeg, FFprobe
[pytorch] 2D + 3D ResNet代码实现, 改写
qq_38736504的博客
10-19 5206
pytorch 2D 3D ResNet 代码实现
ResNet网络论文阅读笔记和3D ResNet的pytorch代码
qq_36421001的博客
03-27 1698
Deep Residual Learning for Image Recognition Kaiming He Xiangyu Zhang Shaoqing Ren Jian Sun 参考文献和链接： Deep Residual LearnDeep Residual Learning for Image Recognition, He-Kaiming, 2015 https://www.jianshu.com/p/93990a641066 https://blog.csd
不懂视频分类？ResNet3D帮你搞定
人工智能研习社
12-24 4271
随着短视频应用火爆全网，现在各种短视频已经占据了全网50%以上的流量，那么如何对短视频分类就成了一个问题。目前，我们使用卷积网络可以有效的对图片进行分类，同时精度也比较高。那么神经网络是否可以对视频分类呢？答案是肯定的，本文带你使用ResNet3D网络来完成视频分类任务。 本文对ResNet3D论文解读和复现，ResNet3D网络主要内容出自以下两篇论文： 《Can Spatiotemporal 3D CNNs Retrace the History of 2D CNNs and ImageNet?》 《W
【视频理解】六、3D-ResNet
traveller的博客
11-06 1583
3D-ResNet
百度Paddle视频分类论文3D Resnet论文复现
qq_32097577的博客
10-16 1622
前段时间参加了百度深度学习论文复现营——视频分类论文复现，在此做一些学习记录，希望可以帮助到有需要的朋友 学习资源 百度顶会论文复现营 https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1340 1. 视频分类论文综述 1.1 任务介绍 任务：将视频分到指定类别集合的一个或多个，精细粒度：主要行为识别 应用场景：视频自动标注、视频搜索、监控视频行为理解、自动驾驶、互联网视频合规审查 数据集： HMDB-51 （2011） UCF-101（20
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