这是一个简单的演示案例:如何从零开始,使用预训练的 3D ResNet 模型实现视频动作识别 本示例代码参考 kenshohara/3D-ResNets-PyTorch 项目,直接使用 Paddle, OpenCV, Numpy, PIL 等常用的 Python 模块实现,无需使用其他额外的代码库 效果演示 这里使用“作证”、“打篮球”和“洗盘子”这三个视频动作片段作为演...
保存模型权重可以作为预训练权重，在小规模数据集上进行微调训练，在不同数据集和模型上都得到了不同程度的精度提升。3.模型结构通常做图像分类使用的ResNet网络的卷积核一般只是在2D图像上做滑动窗口，计算特征图，卷积核的形状一般为[out_channel, in_channel,...
首先,在/data/下创建子文件夹/data/pretrained_model;然后,下载预训练模型到/data/pretrained_model下,如VGG16,ResNet101等。 xiaoxie@xiaoxie-Z10PE-D8-WS:~/data/yx/python/faster-rcnn/data$ sudo mkdir pretrained_model 1. VGG16:Dropbox VT ServerResNet101:Dropbox VT Server注: 下载结束后,将这两...
3.转换pytorch预训练模型 pip install torch==0.4.1 cd Paddle-ResNets/model/ && python convert_to_paddle.py 4.训练网络在训练过程中进行clips准确率验证,并保存clips准确率最高的模型,最终clips准确率90%。 训练方法: 训练时开启4进程读取,将数据集分为4块,batch_size 为128,以异步方式读取数据进行模型...
因为在ImageNet预训练的模型应用很广泛,作者希望可以仿照2DCNN预训练模型的成功,提供基于3DResNet在Kinetics预训练的结果。 ResNet-18在各数据集上训练的结果 2.1 过拟合说明: 作者基于ResNet-18通过在各个数据集上的测试,证明了仅为18层的网络在小数量的数据集UCF101、HMDB-51、ActivityNet上出现了过拟合,而在数据...
3.转换pytorch预训练模型 pip install torch==0.4.1 cd Paddle-ResNets/model/ && python convert_to_paddle.py 4.训练网络 在训练过程中进行clips准确率验证,并保存clips准确率最高的模型,最终clips准确率90%。 训练方法: 训练时开启4进程读取,将数据集分为4块,batch_size 为128,以异步方式读取数据进行模型...
1. 模型简介C3D模型广泛用于3D视觉任务。C3D网络的构造类似于常见的2D卷积网,主要区别在于C3D使用像卷积3D这样的3D操作,而2D卷积网则是通常的2D架构。要了解有关C3D网络的更多信息,您可以阅读原始论文学习3D卷积网络的时空特征。3D卷积图示:深度学习在图像领域的成功应用产生了多个优秀预训练特征提取模型。提取的特征...
由于3DCNN在处理视频数据的良好表现，从而将3D卷积引入到ResNet网络中。将3D-ResNet在 ActivityNet 和 Kinetics 进行训练，记过发现在ActivityNet上出现了过拟合，而在大数据量的Kinetics上的表现优于C3D等网络。 因为在ImageNet预训练的模型应用很广泛，作者希望可以仿照...
今年(2017),为了创建一个成功的预训练模型,Kay等人发布了Kinetics 数据集[16]。Kinetics 数据集包括超过30万个包含400个类别的视频剪辑。为了确定它是否可以训练更深层次的三维CNNs,我们使用这些最新的数据集,以及UCF-101和HMDB-51数据集进行了大量的实验。 其他大型数据集,如Sports-1M[15]和YouTube-8M[1]也已...
具体而言,研究者重新评估了使用不同训练方法时普通 ResNet-50 的性能,并在 timm 开源库中分享了有竞争力的训练设置和预训练模型,希望它们可以成为未来研究工作的更好基线。例如,在 ImageNet-val 数据集上,使用研究者更高要求的训练设置,并在无额外数据或蒸馏的情况下,普通...