文件名称：video-clip-order-prediction:通过视频剪辑顺序预测进行自我监督的时空学习
文件大小：33KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:32:21
video pytorch spatiotemporal self-supervised-learning cvpr2019
VCOP 这是我们论文“ ”的实现。 环境环境 Ubuntu 16.04 的Python 3.6.1 火炬0.4.1 先决条件 将存储库克隆到本地计算机。 $ git clone https://github.com/xudejing/VCOP.git 安装python依赖包。 $ pip install -r requirements.txt 引文 如果您认为此代码有用，请引用以下文章： @inproceedings{xu2019self, title={Self-supervised Spatiotemporal Learning via Video Clip Order Prediction}, author={Xu, Dejing and Xiao, Jun and Zhao, Zhou and Shao, Jian and Xie, Di and Zhuang
【文件预览】：
video-clip-order-prediction-master
----requirements.txt(270B)
----train_vcop.py(11KB)
----datasets()
--------__init__.py(0B)
--------hmdb51.py(17KB)
--------ucf101.py(22KB)
----models()
--------r3d.py(8KB)
--------__init__.py(0B)
--------c3d.py(3KB)
--------opn.py(3KB)
--------vcopn.py(3KB)
--------alexnet.py(2KB)
--------r21d.py(10KB)
----train_classify.py(12KB)
----retrieve_clips.py(7KB)
----utils.py(1KB)
----video_retrieval_samples.py(3KB)
----README.md(948B)
----retrieve_frames.py(6KB)
----ft_classify.py(10KB)