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视频分类pytorch

时间: 2023-10-28 18:59:32 浏览: 78

一份基于Pytorch的视频分类教程

这是一个在UCF101上使用3D RNN/CNN+RNN 进行视频分类的教程，基于Pytorch实现。数据集 UCF101 含有包括13320个视频与101个动作，视频有不同的视觉长度，视频画面大小也不一样，最小的视频只有29帧。为了减少视频预处理工作，我们之间使用feichtenhofer预处理结束的数据。 https://github.com/feichtenhofer/twostreamfusion 模型 3D CNN 使用一些3D核和通道数N，来解决视频输入，视频可以看成是3D 的图片，并使用了批归一化与dropout。 CNN+RNN (CRNN) CRNN 使用了CNN作为

视频分类pytorch是使用PyTorch框架来构建一个视频分类模型的过程。在准备数据的步骤中，首先将视频转换为图像，然后加载这些图像数据。根据预期，有51个动作类别（标签类别），每个类别中有超过100个视频。接下来，在构建模型时，使用PyTorch的模型和函数来定义网络结构，包括使用卷积神经网络和其他深度学习技术。在训练模型时，使用数据加载器来加载并处理图像数据，并使用损失函数和优化器来训练模型。最后，在测试阶段，使用模型对新的视频进行分类，并输出预测结果。通过这个视频分类模型，我们可以了解视频中发生了什么活动，而不仅仅是图像中出现了什么对象。 123

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