文件名称：cnn-lstm:在Pytorch中实现的CNN LSTM架构用于视频分类
文件大小：228KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:41:11
Python
CNN LSTM 带有Resnet后端的CNN LSTM用于视频分类的实现 入门 先决条件 PyTorch（需要0.4以上版本） FFmpeg，FFprobe 的Python 3 尝试自己的数据集 mkdir data mkdir data/video_data 将您的视频数据集放入data / video_data中。格式应为- + data + video_data - bowling - walking + running - running0.avi - running.avi - runnning1.avi 从视频数据集中生成图像 ./utils/generate
【文件预览】：
cnn-lstm-master
----inference.py(3KB)
----sample.py(1004B)
----train.py(1KB)
----utils()
--------generate_data.sh(239B)
--------ucf101_json.py(2KB)
--------n_frames_ucf101_hmdb51.py(990B)
--------gen_anns_list.py(2KB)
--------video_jpg_ucf101_hmdb51.py(1KB)
----mean.py(635B)
----models()
--------cnnlstm_attention.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------cnnlstm.py(960B)
----opts.py(4KB)
----tf_logs()
--------tf_logs()
----images()
--------Screenshot 2020-08-13 at 5.54.36 PM.png(220KB)
----utils.py(1KB)
----main.py(4KB)
----model.py(240B)
----requirements.txt(32B)
----dataset.py(3KB)
----temporal_transforms.py(3KB)
----target_transforms.py(446B)
----datasets()
--------__init__.py(0B)
--------ucf101.py(6KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----snapshots()
--------weightfile.txt(52B)
----validation.py(977B)
----.gitignore(43B)
----spatial_transforms.py(11KB)