公共活动检测与社交媒体图像感知行为评估模型

公共活动检测与社交媒体图像感知行为评估模型

项目简介

Protest Activity Detection and Perceived Violence Estimation from Social Media Images 是一个基于 PyTorch 的开源项目，由 Donghyeon Won 等人在 ACM Multimedia 2017 大会上发表的论文所提出。该项目旨在通过识别社交媒体上的图像，自动检测公共活动并估计其潜在的行为程度。

项目技术分析

该模型采用了预训练的 ResNet50 架构，这是一种强大的卷积神经网络，在 ImageNet 数据集上进行了微调，以适应特定的公共活动和视觉属性识别任务。项目依赖于 PyTorch 框架，以及 NumPy、Pandas 和 Scikit-Learn 这些常用的 Python 库，提供了一种高效且灵活的方式来处理数据和训练模型。

使用方法

训练模型只需一行命令：

python train.py --data_dir UCLA-protest/ --batch_size 32 --lr 0.002 --print_freq 100 --epochs 100 --cuda

而预测则同样简单：

python pred.py --img_dir path/to/some/image/directory/ --output_csvpath result.csv --model model_best.pth.tar --cuda

UCLA 公共活动图像数据集

这个数据集包含了超过 40,000 张图像，其中约 11,659 张为公共活动相关图像。数据集中还详细记录了各种视觉属性如标语、安保人员存在、夜间场景等的发生频率，以及图像中的行为程度分布。若要获取数据集，请联系项目作者。

模型性能

经过在 UCLA 公共活动数据集上的训练，模型在各类任务上的表现优秀，包括公共活动检测、视觉属性分类和行为程度估计。ROC 曲线显示模型在多个类别上的表现均达到高精度，具有较高的实际应用价值。

项目特点

1. 易用性：简单的训练和预测脚本使得模型的部署和测试极其便捷。
2. 强大性能：基于 ResNet50 的深度学习模型能准确识别复杂的社会事件特征。
3. 广泛应用：适用于社交媒体监控、新闻报道自动化分析等领域，能有效帮助理解和追踪大规模公共事件。
4. 丰富的数据资源：UCLA 公共活动数据集提供了大量的真实世界图像，用于模型训练和验证。

综上所述，这个开源项目不仅展示了深度学习在社会事件分析中的潜力，也为研究者和开发者提供了一个有效的工具，以探索如何从海量的社交媒体信息中提取有价值的数据。无论是学术研究还是实际应用，Protest Activity Detection and Perceived Violence Estimation from Social Media Images 都值得你的关注和尝试。