文件名称：ViP:Pytorch中用于动作识别和目标检测的视频平台
文件大小：89KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 08:21:55
deep-learning detection pytorch neural-networks ssd
一个用于快速轻松开发深度学习网络以在视频中进行识别和检测的平台。 包括诸如C3D和SSD之类的流行型号。 查看我们的 实施模型及其绩效 认出 模型架构 数据集 ViP准确度（％） I3D HMDB51（拆分1） 72.75 C3D HMDB51（拆分1） 50.14±0.777 C3D UCF101（拆分1） 80.40±0.399 物体检测 模型架构 数据集 ViP准确度（％） 固态硬盘300 VOC2007 76.58 视频对象接地 模型架构 数据集 ViP准确度（％） DVSA（+ fw，obj） YC2-BB（验证） 30.09 fw ：逐帧加权， obj ：对象交互 引文 发布使用该平台的任何作品时，请引用ViP： ://arxiv.org/abs/1910.02793 @article{ganesh2019vip, title={ViP
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ViP-master
----models()
--------i3d()
--------ssd()
--------__init__.py(47B)
--------models_import.py(976B)
--------dvsa()
--------c3d()
----eval.py(4KB)
----parse_args.py(7KB)
----train.py(11KB)
----metrics.py(24KB)
----config_default_example.yaml(3KB)
----LICENSE(1KB)
----install.sh(104B)
----losses.py(5KB)
----__init__.py(44B)
----checkpoint.py(1KB)
----requirements.txt(201B)
----.gitignore(128B)
----weights()
--------download_weights.sh(944B)
----README.md(6KB)
----datasets()
--------KTH.py(3KB)
--------preprocessing_transforms.py(44KB)
--------templates()
--------loading_function.py(3KB)
--------abstract_datasets.py(12KB)
--------Manual_Hands.py(6KB)
--------__init__.py(42B)
--------HMDB51.py(3KB)
--------VOC2007.py(4KB)
--------DHF1K.py(4KB)
--------YC2BB.py(13KB)
--------UCF101.py(3KB)
--------MSCOCO.py(3KB)
--------scripts()
--------ImageNetVID.py(4KB)