seniorThesis:视频中的活动识别

时间:2021-06-16 17:43:27
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文件名称:seniorThesis:视频中的活动识别
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更新时间:2021-06-16 17:43:27
Python 这个 python 项目实现了一个在 UCF101 数据集上训练的活动识别系统。 一些亮点包括: *从 Dense Trajectory 原始特征到 Fisher Vectors 的完整管道 *原始特征通过管道传输到 Fisher Vector 生成器,无需存储大型原始特征 *大型动作/事件视频数据集的最先进性能 *基本在baseline.py中实现的基线实验 可调参数:*用于构建高斯混合模型的模式数 *使用 PCA 减少 5 个 IDTF 描述符的维度的选项 *分类模型的选择 该项目取决于: *改进的密集轨迹: : *Yael 库:计算 Fisher 向量和 GMM。 *scikit-learn:用于分类模型。 *UCF101 数据集: ://crcv.ucf.edu/data/UCF101.php execute_script.sh 说明了执行管道所需的命令列表。 文

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