文件名称：TPN:[CVPR 2020]用于动作识别的时间金字塔网络
文件大小：4.69MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-04 03:50:35
Python
时间金字塔网络的动作识别 [] [] 执照 该项目是根据发行的。 模型动物园 结果和参考模型可在。 安装和数据准备 请参阅进行安装，并参阅进行数据准备。 开始使用 有关详细用法，请参阅 。 快速演示 我们提供test_video.py来推断单个视频。 下载检查点并将其放入ckpt/. 并运行： python ./test_video.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} --video_file ${VIDOE_NAME} --label_file ${LABLE_FILE} --rendered_output ${RENDERED_NAME} 参数： --video_file ：演示视频的路径，默认为./demo/demo.mp4 --label_file ：预训练模型的标签文件，默认为demo/category.txt --redndere
【文件预览】：
TPN-master
----setup.py(3KB)
----.gitignore(1KB)
----INSTALL.md(313B)
----mmaction()
--------core()
--------datasets()
--------__init__.py(92B)
--------models()
--------apis()
--------losses()
--------utils()
--------README.md(796B)
----MODELZOO.md(6KB)
----data()
--------README.md(2KB)
----LICENSE(11KB)
----config_files()
--------sthv2()
--------sthv1()
--------kinetics400()
----tools()
--------extract_backbone_weights.py(300B)
--------test_recognizer.py(9KB)
--------dist_train_recognizer.sh(170B)
--------README.md(4KB)
--------dist_test_recognizer.sh(228B)
--------train_recognizer.py(3KB)
----README.md(2KB)
----demo()
--------category.txt(7KB)
--------demo_pred.gif(3.48MB)
----test_video.py(6KB)
----.style.yapf(126B)
----docs()
--------assets()
--------index.html(4KB)
--------figures()