CVPR-2019论文视频时空表示学习Tensorflow与PyTorch实现

资源摘要信息: "该文件是CVPR-2019发表的关于视频自监督时空表示学习的论文代码，使用的编程语言是TensorFlow。论文内容关注于通过预测运动和外观统计信息来进行视频的自监督学习。该代码库已更新，包括了与期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI) 2021》上扩展版本相关的附加分析和性能提升（大约30%）的信息。同时，该论文的PyTorch版本实现也可供获取。 代码概述: 该代码实现了在UCF101数据集上的部分训练。它使用基于运动统计信息的自我监督学习方法，更详细的信息请参见论文。整个训练协议，包括运动统计信息和外观统计信息，已经在PyTorch版本中得到实现。 代码要求: 1. TensorFlow版本必须大于或等于1.9.0。 2. 使用Python 3编程语言。 3. 需要安装cv2（OpenCV库）。 4. 需要安装科学计算库。 数据准备: 原始UCF101数据集可以从官方网站下载。之后需要提取视频中的RGB图像，并使用TVL1算法提取光流数据。不过，建议直接下载Feichtenhofer提供的预处理过的RGB和光流数据，以简化步骤。 训练过程: 代码中提供了一个使用“占位符”进行训练的模板。这意味着用户可以使用占位符变量来训练模型，但需要自行准备数据和模型结构。 标签信息: - video: 指代视频处理。 - tensorflow: 指代使用的编程框架TensorFlow。 - action-recognition: 指代动作识别，这是视频分析中的一个重要领域。 - spatio-temporal-analysis: 指代对视频的空间和时间维度的分析，这是理解视频内容的关键。 - self-supervised-learning: 指代自监督学习，一种无需或很少需要标注数据的机器学习方法。 - cvpr2019: 指代发表于2019年计算机视觉与模式识别会议（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR）的论文。 - Python: 指代使用的编程语言Python。 压缩包子文件的文件名称列表中包含: - video_repres_mas-master: 表示该文件是关于视频表示学习的主文件。 此文件集合涵盖的核心知识点包括： 1. 自监督学习：这是机器学习领域的一个研究方向，它尝试通过从输入数据本身获取监督信号，而不是依赖于外部标签来训练模型。 2. 视频动作识别：这是计算机视觉领域的一个分支，目标是让计算机能够识别和理解视频中的动作。 3. 空间-时间分析：空间-时间分析涉及视频帧序列的数据处理，不仅要分析单帧图像中的特征，还要理解这些特征在时间序列中的变化。 4. 视频表示学习：视频表示学习关注于如何有效地从视频数据中提取特征或表示，这些特征能够捕捉视频内容的关键信息。 5. TensorFlow框架：TensorFlow是一个开源的机器学习库，由Google开发，用于构建和训练机器学习模型。 6. UCF101数据集：这是一个广泛使用的动作识别基准数据集，包含101个动作类别的视频剪辑。 7. 光流数据：光流数据用于描述视频帧之间像素点的运动，是理解视频运动信息的重要工具。 8. Python编程：Python是一种广泛使用的高级编程语言，尤其在数据科学、机器学习和研究领域具有重要的地位。 文件中提及的论文和实现代码是理解和研究视频自监督学习领域的宝贵资源，尤其对于那些对机器学习和计算机视觉有深入研究需求的读者。