TSM模型适用于需要高效视频理解的场景,如智能监控、视频内容分析、人机交互等。通过实时捕捉并分析视频中的动作信息,TSM模型能够为用户提供更加精准、及时的反馈。 二、TRN:时序关系网络构建帧间联系 技术原理: TRN(Temporal Relational Networks)是一种基于关系建模的行为动作识别模型。与TSM不同,TRN侧重于
行为识别论文笔记|TSM|TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
torch_module.load_state_dict(torch.load(r"H:\github\TSM\online_demo\mobilenetv2_jester_online.pth.tar"))# 加载模型,路径自己修改torch_module.eval()print("Open camera...") cap = cv2.VideoCapture(0)# 打开摄像头print(cap)# set a lower resolution for speed up 为加速设置一个较低的分辨率cap...
一、数据准备 首先把代码git下来temporal-shift-module,然后作者提供了一个mobilenetv2版本的手势识别在线demo,使用了tvm推理,在Jeston Nano能够达到实时,看着还不错的样子,赶紧试一下,可是我没有nano怎么办?没关系,修改一下。 该demo放在online_demo目录中的main.py文件,可是没有nano,又不想安装tvm怎么办?问题不大...
最近在看TSM等行为识别模型,论文中都描述了TSM_EN(ensemble)等使用8+16混合效果最好,但是代码里只有单…
自动识别这些海量视频中的人类行为、事件、紧急情况等内容,对于视频推荐、监控等受众广泛的实际应用具有重要意义。近年来,已有很多基于深度学习的视频识别算法取得了较佳的性能,如TSM、SlowFast、I3D等。然而,一个严重的问题是,相较于图像,使用深度神经网络处理视频通常会引入很大的计算开销。如下图所示,将ResNet-50...