文件名称：3D-ResNets-PyTorch：用于动作识别的3D ResNets（CVPR 2018）
文件大小：43KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-26 03:27:53
python computer-vision deep-learning pytorch action-recognition
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
【文件预览】：
3D-ResNets-PyTorch-master
----validation.py(3KB)
----.gitignore(1KB)
----training.py(4KB)
----datasets()
--------loader.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------videodataset_multiclips.py(2KB)
--------activitynet.py(5KB)
--------videodataset.py(4KB)
----spatial_transforms.py(5KB)
----opts.py(12KB)
----models()
--------__init__.py(0B)
--------wide_resnet.py(784B)
--------resnet2p1d.py(9KB)
--------resnext.py(2KB)
--------densenet.py(7KB)
--------pre_act_resnet.py(3KB)
--------resnet.py(7KB)
----LICENSE(1KB)
----inference.py(3KB)
----mean.py(515B)
----utils.py(2KB)
----README.md(9KB)
----dataset.py(7KB)
----temporal_transforms.py(4KB)
----main.py(16KB)
----util_scripts()
--------mit_json.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------generate_video_hdf5.py(5KB)
--------eval_accuracy.py(3KB)
--------utils.py(299B)
--------remove_dataparallel.py(569B)
--------hmdb51_json.py(3KB)
--------ucf101_json.py(3KB)
--------add_fps_into_activitynet_json.py(958B)
--------generate_video_jpgs.py(4KB)
--------kinetics_json.py(4KB)
----model.py(5KB)