文件名称：matlab精度检验代码-Two-Stream-Network-PyTorch:两流网络PyTorch
文件大小：1MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 18:14:35
系统开源
matlab精度检验代码在PyTorch中实现的两流网络 论文链接： 每个流的主干是ResNet-50 表现 溪流 准确性 红绿蓝 -- 光流 -- 融合（两流） 73.53% （仅堆叠4个光流图像：2 x方向2 y方向） 训练环境 Ubuntu 16.04.7 LTS CUDA版本：10.1 PyTorch 1.3.1 火炬视觉0.4.2 numpy的1.19.2 枕头8.0.1 python 3.6.12 资料准备 第一种方式 原始数据集： 或者 第二种方式 顺便说一句，我编写了一个matlab代码来生成光流图像和RGB图像。 对于光流图像，我在matlab中调用Horn–Schunck Algorithm函数进行计算。 将用于计算光流图像的视频帧间隔设置为2以生成足够的数据。 对于RGB图像，我只是从每个视频中随机采样了one帧。 生成数据代码（Matlab）： 下载处理后的数据：密码：peyu 下载处理的数据后，你应该在的unrar processedData.rar ，并建立一个新的目录data Project │--- data │------ RGB │------ Op
【文件预览】：
Two-Stream-Network-PyTorch-main
----demo_opticalFlowStackedImgs.png(204KB)
----classInd.txt(2KB)
----demo.py(2KB)
----testlist01.txt(142KB)
----trainlist01.txt(386KB)
----trainTwoStreamNet.py(3KB)
----Two_Stream_Net.py(1KB)
----LoadUCF101Data.py(5KB)
----README.md(3KB)
----demo_RGB.png(785KB)
----calOpticalFlow.m(3KB)