Convolutional+LSTM模型在显著性变化预测中的应用Python教程

资源摘要信息:"基于Convolutional+LSTM 模型学习显著性变化以及预测用户视野python源码+文档说明(高分项目)" 该项目是一个高分项目，主要研究内容是基于Convolutional和LSTM模型，用于学习显著性变化并预测用户视野。项目采用的是9x16的attention数据集进行训练。 首先，我们来看看项目的网络结构。输入处理使用的是InputVGG，但是直接使用原始视频帧会超出RAM的限制，因此不能使用640*320这样的高分辨率。核心网络部分使用的是ConvLSTM，输出处理部分则是OutputCNN。 项目中还提到了一些运行时的技巧，比如最好不要多次使用append(stack)，否则会导致内存暴增。这是因为在Python中，append操作是将元素添加到列表的末尾，而stack操作则是将多个列表合并成一个新的列表，这两者操作都会消耗大量的内存。 项目的源码是项目作者的毕设作品，代码都经过测试运行成功，功能正常后才上传的。项目的答辩评审平均分达到了96分，质量得到了保证，大家可以放心下载使用。 该项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合初学者进行学习进阶。此外，如果你的基础较好，也可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可以用于毕设、课设、作业等。 最后，项目作者提醒大家，下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考，切勿用于商业用途。 在文件名称列表中，"conv-lstm-vod-dev"可能是指项目开发的版本名，其中"vod"可能是video on demand的缩写，表明这个项目可能与视频点播相关，"dev"表示开发版。 总体来说，这个项目是一个非常有价值的资源，对于想要学习和研究Convolutional和LSTM模型的朋友们来说，是一个不可多得的参考资料。