slowfast专题
行为识别实战第二天——Yolov5+SlowFast+deepsort: Action Detection（PytorchVideo）
Yolov5+SlowFast+deepsort 一、简介 YoloV5+SlowFast+DeepSort 是一个结合了目标检测、动作识别和目标跟踪技术的视频处理框架。这一集成系统利用了各自领域中的先进技术，为视频监控、体育分析、人机交互等应用提供了一种强大的解决方案。 1. 组件说明： YoloV5: Yolo（You Only Look Once）是一个流行的实时目标检测
实时动作检测 | 基于Pytorch+YOLOv5+SlowFast实现的视频流实时动作检测算法_支持多目标的跟踪检测
项目应用场景 面向视频流场景的多目标实时动作检测，项目使用 Pytorch + YOLOv5 + SlowFast 算法实现。 项目效果 项目细节 ==> 具体参见项目 README.md (1) 创建 Python 开发环境 conda create -n {your_env_name} python=3.7.11conda activate {your_env_name
基于TriDet的时序动作检测算法训练自己的slowfast数据
最近一直在研究时序动作识别和检测，也一直关注着目前的最新进展，有好的算法，我都会在我自己的数据集上运行看看，一方面是为自己累积相关算法，另一方面也是想看看，目前最新的算法是否可以应用到一些项目上。这次我运行2023年新出来的算法-时序动作检测TriDet。算法的论文地址和github地址如下： 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.07347.pdf
【slowfast 训练自己的数据集】自定义动作，制作自己的数据集，使用预训练模型进行训练，并检测其结果
目录 前言一，视频的处理 1.1 视频准备1.2 切割视频为图片1.3 使用faster rcnn自动框人1.4 via标注图片二，数据集文件 2.1 数据集文件总览2.2 annotations 2.2.1 ava_train_v2.2.csv2.2.2 ava_val_v2.2.csv2.2.3 ava_val_excluded_timestamps_v2.2.csv2.2.4 ava_ac
mmaction2-时空动作检测slowfast笔记
slowfast 介绍 目前使用mmaction2开发时空动作识别的算法，检测识别出项目视频中人是否有“打架”、“扔垃圾”、“抽烟”，“打电话”等行为动作。故写了对视频识别网络slowfast的一些理解和笔记。 论文地址：链接: https://arxiv.org/pdf/1812.03982.pdf 一、SlowFast Networks for Video Recognition是怎么来
2023 安装 facebookresearch slowfast
目录 0 前言1 准备2 安装与运行2.1 基础环境2.2 detectron2_repo 安装2.3 slowfast 安装2.4 相关文件2.4.1 ava.json2.4.2 SLOWFAST_32x2_R101_50_50s.yaml 2.5 demo测试2.6 相关报错2.6.1 报错12.6.1 解决12.6.2 报错22.6.2 解决22.6.3 报错32.6.3 解决32.6
SlowFast学习
SlowFast简介 尽管图像分类的准确率已经很高，视频分类工作的准确度也仍达不到近似于人类的理解层次，因此不能用传统的卷积分类方法来对视频进行分类，于是Facebook的AI研究团队提出了一种新方法来SlowFast分析视频片段里的内容。该方法受启发于人类视网膜神经元的工作机制，使用了一个快通道来分析视频中人类的动作，还有一个慢通道来识别视频中人物活动的背景。 SlowFast工作原理 S
slowfast核心思想解读
1.基本思想 场景:动作在变，环境不变 需要解决的问题:如何获取动作信息和环境信息？ 对于环境信息，我们可以取视频中的某一帧出来，利用卷积等方式提取特征，即可获取环境信息。对于动作信息，我们可以采样出视频中的包含时间信息的图像序列，通过3D卷积等方式提取特征。 但是，我们需要考虑一个问题，即速度，假如我们对每一帧进行处理，网
ubuntu18.04 下slowfast网络环境安装及模型测试( python3.9)
用pip 安装建议用国内源，如 pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 目录 1.conda env 环境创建 2. install pytorch 3. install fvcore 4. install simplejson 5. gcc版本查看 6. PyAV 7.ffmpeg with PyA
SlowFast-入门1-动作识别-部署与测试
SlowFast-部署与测试 目录 SlowFast-部署与测试简介安装部署测试准备pkl文件并上传上传ava.json文件准备yaml文件准备素材运行 运行结果后记——不重要的痛苦的过程 SlowFast系列： SlowFast-入门1-动作识别-部署与测试 Slowfast-入门2-学论文【SlowFast Networks for Video Recognition】
机器学习笔记 - 用于动作识别的网络TSN/TSM/SlowFast/R(2+1)D/3D MobileNetV2
一、简述 动作识别是在视频序列中检测和分类人类动作的过程。 近年来，由于其广泛的应用，它已成为一项越来越重要的技术，例如监控、人机交互以及视频索引和检索。 特别是，动作识别对于无人驾驶飞行器 (UAV) 或无人机来说变得至关重要，因为它们越来越多地用于各种应用，例如搜索和救援、环境监测和军事行动。 缺少最近几年的，但是可以参考 近年来，利用深度学