UCF101 - Action Recognition Dataset行为识别数据集UCF101 1.Overview UCF101 is an action recognition data set of realistic action videos, collected from YouTube, having 101 action categories. This data set is an extension of UCF50 data set which has 50 action categories. ...
🐛 Bug UCF101 dataset returns a RunTimeError when combined with standard DataLoader class. It returns the error when trying to stack multiple tensors in batches. To Reproduce import torchvision.datasets as datasets import torchvision.tran...
首先,定义数据集的类UCF101,这个类要继承dataset这个抽象类,并实现__init__,__len__以及__getitem__这几个函数 __init__:完成infolist的读入及处理还有其他的初始化工作。 __len__:返回数据集大小 __getitem__:返回单个视频随机连续16帧的读取和返回 ...
UCF101是一个动作识别数据集,该数据集包含从YouTube上收集的共101个动作类别的视频。该数据集是 UCF50 数据集的扩展(50个动作类别)。 UCF101共具有101动作类、13320个视频,具有较大的多样性,并且在摄像机运动、物体外观和姿态、物体尺度、视点、杂乱背景、光照条件等方面存在较大的差异,是比较具有挑战性的数据。
class paddle.io.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0)关键参数含义如下: batch_size (int|None) - 每 mini-batch 中样本个数; shuffle(bool) - 生成mini-batch索引列表时是否对索引打乱顺序; num_workers (int) - 加载数据的子进程个数 。 通过paddle.io.DataLoader 构建数据...
另外表示使用dataset API的话,速度比队列快,然后多进程,预取都要用上,尽可能把内存小的操作放在前面速度更快,速度太慢可以考虑cache。用htop观察CPU,同时watch nvidia-smi观察GPU实时占用率,看看是不是IO卡训练速度,当然也可以使用前面说的timeline。 3、tf.train.MonitoredTrainingSession()是个好东西啊,写代码更...
UCF101是从YouTube收集的具有101个动作类别的真实动作视频的动作识别数据集。 该数据集是UCF50数据集的扩展(其中包含50个操作类别)。 PaddleTalent 8枚 CC0 809 801 2020-08-10 详情 相关项目 评论(1) 创建项目 数据集介绍 UCF101拥有来自101个动作类别的13320个视频,在动作方面具有最大的多样性,并且在摄像机...
img_impl, ) def main(args): if args.dataset in ["ucf101_24", "jhmdb"]: show_dataset_fn = _show_spatiotemporal_datasets else: raise ValueError("Unknown dataset {}".format(args.dataset)) show_dataset_fn(args) if __name__ == '__main__': main(_parse_args())...
Computer Science2012 Khurram Soomro,Amir Roshan Zamir,Mubarak Shah Full-TextCite this paperAdd to My Lib Abstract: We introduce UCF101 which is currently the largest dataset of human actions. It consists of 101 action classes, over 13k clips and 27 hours of video data. The database consists...
UCF101 dataset is an extension of UCF50 and consists of 13,320 video clips, which are classified into 101 categories. These 101 categories can be classified into 5 types (Body motion, Human-human interactions, Human-object interactions, Playing musical i