旧模型一:卷积网络+LSTM 模型使用了训练成熟的图像模型,通过卷积网络,对每一帧图像进行特征提取、池化和预测,最后在模型的末端加一个LSTM层(长短期记忆网络),如下图所示,这样就可以使模型能够考虑时间性结构,将上下文特征联系起来,做出动作判断。这种模型的缺点是只能捕获较大的工作,对小动作的识别效果较差,而且由于视频中的每一帧图像都要经过网络的计算
步骤三:构建模型 我们将使用预训练的InceptionV3模型作为特征提取器,并在其基础上构建动作识别模型。以下是模型定义的代码: 代码语言:python 代码运行次数:4 运行 AI代码解释 fromtensorflow.keras.applicationsimportInceptionV3fromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,GlobalAveragePool...
时空关系:视频动作识别不仅要分析每帧的静态内容,还要理解帧之间的时间顺序和空间关系。 动作多样性:视频中的动作种类繁多,且往往伴随着复杂的背景变化。 经典视频动作识别模型 1. Two-Stream CNN 基本原理:Two-Stream CNN是视频动作识别中的一大主流方法,由空间(RGB)和时间(光流)两个网络组成。空间网络处理视频的静...
这样手势动作识别模型就训练完成并生成了支持Arduino的库文件,打开Arduino IDE软件选择【工具】-【导入库】-【添加zip库】添加此手势动作识别模型库文件,如下图所示。 导入模型库文件后会生成一个后缀为inferencing名字的库文件,在单击【文件】-【示例】-【后缀是inferencing名字的库文件】-【esp32】-【esp32_fusion】...
动作识别模型主要有: TWO-STREAM CNN:网络顾名思义分为两个部分,一部分处理RGB图像,一部分处理光流图像。最终联合训练。 TSN:是在two-Stream CNN基础上改进的网络。目前基于two-stream的方法基本上是由TSN作为骨干网络。 C3D:主要思想为用三维的卷积核处理视频。 RNN:因为视频除了空间维度外,最大的痛点是时间序列...
其中,SlowFast网络是一种专为动作识别设计的网络结构,它在处理视频数据时表现出了出色的性能。 mmaction2是一个开源的动作识别工具箱,提供了多种先进的模型实现。在mmaction2中,SlowFast模型是其中之一,它结合了慢通道(Slow pathway)和快通道(Fast pathway)的特点,以捕捉视频中的不同时间尺度信息。本文将对mmaction2...
20、这样手势动作识别模型就训练完成并生成了支持Arduino的库文件,打开Arduino IDE软件选择【工具】-【导入库】-【添加zip库】添加此手势动作识别模型库文件,如下图所示。 下载模型库文件:https://share.weiyun.com/ln2nwFTJ 21、导入模型库文件后会生成一个后缀为inferencing名字的库文件,在单击【文件】-【示例】...
2. 视频动作识别模型介绍 在图像领域中，ImageNet 作为一个大型图像识别数据集，自 2010 年开始，使用此数据集训练出的图像算法层出不穷，深度学习模型经历了从 AlexNet 到 VGG-16 再到更加复杂的结构，模型的表现也越来越好。在识别千种类别的图片时，错误率表现如下：在图像识别中表现很好的模型，可以在图像领域...
2. 视频动作识别模型介绍 在图像领域中,ImageNet 作为一个大型图像识别数据集,自 2010 年开始,使用此数据集训练出的图像算法层出不穷,深度学习模型经历了从 AlexNet 到 VGG-16 再到更加复杂的结构,模型的表现也越来越好。在识别千种类别的图片时,错误率表现如下: ...