CNN对视频图像进行分类处类简单代码
时间: 2024-04-07 10:09:35 浏览: 12
您好!关于您提出的问题,以下是一个简单的CNN模型用于视频图像分类的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 建立CNN模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(120, 120, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'))
# 添加全连接层和输出层
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(3, activation='softmax'))
# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))
```
这里的代码假设您有一组带标签的视频图像数据,其中每个图像大小为 120x120 像素,并且有三个类别。您可以根据您的数据调整模型架构和超参数以获得更好的结果。
请注意,这仅是一个简单的示例代码,并且可能需要根据您的需要进行修改。如果您需要更详细的指导或有其他问题,请告诉我!