Gate-Shift Networks for Video Action Recognition 开源项目教程
2025-05-18 07:31:32作者:舒璇辛Bertina
1. 项目介绍
本项目是基于论文《Gate-Shift Networks for Video Action Recognition》的开源代码实现,该论文提出了门控移位网络(GSM),用于视频行为识别任务。GSM通过引入门控机制和移位操作,提高了对视频时序信息的处理能力,从而在视频行为识别上取得了显著的性能提升。本项目包含了模型的实现代码、训练脚本、测试脚本以及数据预处理工具。
2. 项目快速启动
环境准备
- Python 3.5
- PyTorch 1.2
- TensorboardX
数据准备
根据不同的数据集,数据准备的方式有所不同:
Something Something-v1 数据集
- 从官方网站下载视频帧。
- 将包含帧的目录和train-val文件复制到
dataset-->something-v1。 - 运行
python data_scripts/process_dataset_something.py生成训练和验证列表文件。
Diving48 数据集
- 从官方网站下载视频和注释。
- 将包含视频和注释的目录复制到
dataset-->Diving48。 - 运行
python data_scripts/extract_frames_diving48.py提取视频帧。 - 运行
python data_scripts/process_dataset_diving.py生成训练和测试列表文件。
训练模型
以Something Something-v1数据集为例,训练模型的命令如下:
python main.py something-v1 RGB --arch BNInception \
--num_segments 8 --consensus_type avg \
--batch-size 16 --iter_size 2 --dropout 0.5 \
--lr 0.01 --warmup 10 --epochs 60 --eval-freq 5 \
--gd 20 --run_iter 1 -j 16 --npb --gsm
测试模型
测试模型并评估性能的命令如下:
python test_models.py something-v1 RGB models/something-v1_RGB_InceptionV3_avg_segment16_checkpoint.pth.tar \
--arch InceptionV3 --crop_fusion_type avg \
--test_segments 16 --test_crops 1 --num_clips 1 --gsm
如果要使用两个视频剪辑进行测试,可以将--num_clips 1修改为--num_clips 2。
3. 应用案例和最佳实践
- 模型训练:使用官方提供的数据集进行模型训练,根据具体任务调整模型参数和训练策略。
- 性能评估:通过测试集评估模型性能,使用不同的剪辑数量和融合策略来优化结果。
- 模型部署:将训练好的模型部署到实际应用中,如视频监控系统或在线视频平台。
4. 典型生态项目
- TRN-pytorch:本项目基于TRN-pytorch代码库,它是基于TSN-pytorch的一个视频行为识别代码库。
- TSN-pytorch:时间分段网络(TSN)的PyTorch实现,是视频行为识别领域的一个基础模型。
以上就是《Gate-Shift Networks for Video Action Recognition》开源项目的最佳实践教程。希望对您的学习和研究有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析2 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案3 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析4 freeCodeCamp 课程中关于角色与职责描述的语法优化建议 5 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析6 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析7 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析8 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析9 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析10 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 移动端HTML医疗影像DICOM在线浏览解决方案:零足迹医疗图像查看器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
242
2.38 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
353
1.56 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
405
暂无简介
Dart
539
118
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
123
98
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1 K
589
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
591
116