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pytorch

C3D 최신버젼 다운로드

// repository documentation

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介绍
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本次C3D模型用的是pytorch框架，我们在UCF101和HMDB51数据集上训练这些模型，本次实验以UCF101为实验对象。
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文件介绍
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>1.aesst (demo展示)

>2.data(把下载好的UCF101数据集放在这里，输出的路径也可以放在这里) 
>>UCF101（数据集） 
>>ucf101（分成train,val,test） 
>>>train 
>>>val 
>>>test

>3.dataloaders(数据载入，视频和图片与标签一一对应) 
>>ucf_labels(数据集标签) 
>>...

>4.models(把下载好的预训练权重放这个位置)

>5.network(网络模型) 
>>C3D_model 
>>...

>6.run(保存训练出来的权重文件)

>7.inference(预测文件)

>8.mypath(路径文件)

>9.train(训练文件)

UCF101数据集下载地址：https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101/UCF101.rar

从百度云下载预训练的模型，当前仅支持C3D的预训练模型。 
链接：https://pan.baidu.com/s/1iEkK5aV51UvG1Ul5kgUkHw ，提取码：ch8y

如果不想训练，单纯想拿来检测也可以，下载以下的文件，然后找到inference文件把相对于的路径改成你自己设置的路径，就可以实现。 
链接：https://pan.baidu.com/s/1DC_tF2lyVlvhNV9htunk4g ，提取码：3v4h

操作流程
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创建一个data文件夹，一个models文件夹，把下载的UCF101文件放在data文件内，把下载的预训练权重文件放在models文件内。然后修改mypath.py文件相关的路径，inference.py文件标签路径，然后运行train.py文件便可。
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更详细的过程可以查看： 
CSDN:https://blog.csdn.net/weixin_47349091/article/details/113484959

知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/348402763

本次实验是借鉴某位大神的github：https://github.com/jfzhang95/pytorch-video-recognition 在此表示感谢

以上均为原创，请勿转载，如需转载，请注明出处