视频分类专题
I3D视频分类论文梗概及代码解读Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset
论文https://arxiv.org/pdf/1705.07750.pdf，from DeepMind ，CVPR2017 代码https://github.com/LossNAN/I3D-Tensorflow 2017年视频分类最好的网络，同时提供了VGG的预训练模型，网络端到端，简单易懂，便于部署及工程化。只是跑一下基本有个Tensorflow，单显卡就能训练和测试，效果还好，一绝。本文
【办公类-04-03】华为助手导出照片视频分类（根据图片、视频的文件名日期分类导出）
背景需求： 用华为手机助手导出的照片视频，只能将jpg照片（exifread读取图片的exif拍摄日期，Png、JPEG、mp4都无法识别到exif信息） 【办公类-04-02】华为助手导出照片（jpg）读取拍摄时间分类导出，JPEG、png、MP4不行）-CSDN博客文章浏览阅读750次，点赞10次，收藏10次。【办公类-04-02】华为助手导出照片（jpg）读取拍摄时间分类
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（三十）—— 使用变换器进行视频分类
目录 数据收集 设置 定义超参数 数据准备 构建基于变换器的模型 培训的效用函数 模型训练和推理 政安晨的个人主页：政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战 希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！ 本文目标：用混合变压器训练视频分类器。 本示例是使用 CNN-RNN 架构（卷积神经
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二十八）—— 使用 卷积神经网络与循环神经网络 架构进行视频分类
目录 数据收集 设置 定义超参数 数据准备 序列模型 推论 政安晨的个人主页：
PaddleVideo：PP-TSM 视频分类
本文记录：使用Paddle框架训练TSM（Temporal Shift Module） 前提条件：已经安装Paddle和PadleVideo，具体可参考前一篇文章。 1-数据准备： 以UCF101为例：内含13320 个短视频，视频类别：101 种 UCF101 – Action Recognition Data Set – Center for Research in Compute
PaddleVideo：PP-TSM视频分类
本文记录：使用Paddle框架训练TSM（Temporal Shift Module） 前提条件：已经安装Paddle和PadleVideo，具体可参考前一篇文章。 1-数据准备： 以UCF101为例：内含13320 个短视频，视频类别：101 种 1. 主要包括5类动作 ：人和物体交互，只有肢体动作，人与人交互，玩音乐器材，各类运动 2. 每类视频被分为25组，每组包含4-7个
基于PyTorch的视频分类实战
1、数据集下载 官方链接：https://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/#Downloads 百度网盘连接： https://pan.baidu.com/s/1sSn--u_oLvTDjH-BgOAv_Q?pwd=xsri 提取码: xsri 官方链接有详细的数据
直播提醒 ｜必知必会！金牌讲师领读视频分类论文
已经学习了「视频分类综述」的你，是不是迫切的想读顶会论文呢？ 相比于图像分类，视频分类具有以下特点： 数据量更大：由连续多帧图像组成的视频片段 内容更复杂：单个火多个目标实例的行为或是关系 更多维度信息：时间信息、空间信息 时间和资源开销更大 这也造成了你总是学不好，吃不透视频分类！ 现在，毕业于北京交通大学的博士讲师，亲自带你领读国际顶尖的视频分类论文！让你深入理解视频分类，学完能够掌握视
机器学习笔记 - 基于自定义数据集 + 3D CNN进行视频分类
一、简述 这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的 3D 卷积神经网络 (CNN) 。3D CNN 使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在 2D CNN 中它可以在二维上滑动。 这里的模型主要基于D. Tran 等人2017年的论文“动作识别的时空卷积研究”。 https://arxiv.org/abs/1711.11248v
2021-基于卷积和LSTM神经网络的视频分类时间融合方法在暴力检测中的应用
A Temporal Fusion Approach for Video Classification with Convolutional and LSTM Neural Networks Applied to Violence Detection 通过读该文章，想起之前复现的一个代码，与本文不同的是，代码采用帧率从视频片段中截取图片，视频的帧率都是25，也就是1s提取25张图片，这样会有很多
分享 | 近距离观察少镜头视频分类：一个新的基线和基准
今天介绍一篇我们组和蚂蚁网商银行在小样本视频分类领域的工作 A Closer Look at Few-Shot Video Classification: A New Baseline and Benchmark，发表于BMVC 2021。 现有的小样本视频分类方法往往采用元学习范式并且十分依赖ImageNet预训练，当不使用ImageNet预训练时，这些方法的性能下降严重。通过实验，我们发现这
计算机视觉中的人脸识别过程包括,计算机视觉必读（二）：人脸识别、图像检索、目标跟踪、视频分类......
人脸验证/识别(face verification/recognition) 人脸验证/识别可以认为是一种更加精细的细粒度图像识别任务。人脸验证是给定两张图像、判断其是否属于同一个人，而人脸识别是回答图像中的人是谁。一个人脸验证/识别系统通常包括三大步：检测图像中的人脸，特征点定位、及对人脸进行验证/识别。人脸验证/识别的难题在于需要进行小样本学习。通常情况下，数据集中每人只有对应的一张图像，
ecshop上传视频_ecshop视频列表,视频分类,视频关联商品导购
简介： ECSHOP商城增加视频列表,添加视频分类，添加上传视频和添加商品分类和添加商品一样,让商城拥有视频列表播放视频功能,同时可以关联商品。 ECSHOP商城增加独立商品分类,视频列表,视频内页上传视频,视频可以关联相关商品,同时也可以视频关联相关视频，商品短视频播放好处可全方位了解产品功能信息,让视频代替人工解答消除客户疑虑,让客户购买不再犹豫,提高销售成功率。 视频支持上传文件和网络地址，
500G硬盘视频分类进行时
人一生中最重要的莫过于两件事，吃饭和做爱。吃饭有菜谱，做爱相对也有菜谱，那就是我们的A视频啦。加拿大蒙特利尔大学的研究人员想要研究看A片和不看A片的人有何区别。但结果却出人意表。他们发现他们没有办法把研究继续下去，因为找不到不看A片的人。 不知道题主为何催生出了将A片赶尽杀绝的执念。但是希望女生们能够知道的是：A片对于我们男人来说，就像你们追捧的《琅琊榜
【详解】多模态架构案例-爱奇艺短视频分类技术解析
目录 爱奇艺短视频分类技术解析简介技术难点分类体系复杂需要文本、图像、生态信息等多模态特征综合判断 解决方案特征表示模块01 文本表示02 图像表示 层次分类模块 后续工作 爱奇艺短视频分类技术解析 简介 近年来，短视频领域一直广受关注，且发展迅速。每天有大量 UGC 短视频被生产、分发和消费，为生产系统带来了巨大的压力，其中的难点之一就是为每个短视频快速、准确地打上标签。为
机器学习笔记 - 使用3D卷积神经网络进行视频分类
1、导入相应的库 3D CNN 使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在 2D CNN 中它可以在二维上滑动。 首先安装并导入必要的库，用于处理ZIP文件内容的Remotezip 、用于使用进度条的tqdm 、用于处理视频文件的OpenCV 、用于执行更复杂的张量操作的einops，以及用于在 Jupyter Notebook 中嵌入数据的库
视频分类哪家强？高效NeXtVLAD在飞桨！
导读：昨天的TSM文章发布之后受到广大读者的好评。读者在后台留言想要了解更多视频分类相关的技术，看来视频分类问题真的很热门，使用深度学习的方法大规模进行视频分类逐渐成为了趋势。除了TSM之外，目前深度学习领域还有一系列优秀的视频分类模型，我们会慢慢为大家介绍。今天，我们将为大家介绍由飞桨官方复现并开源的另一个重要模型：NeXtVLAD。 1. 视频分类概述 视频分类是指给定一个视频片段