[LEADERG AI ZOO] Jupyter-Image-Classification-3D-ResNets

 

[簡介]

 

 

使用 3D ResNets 進行影像 (影片) 的分類。

 

 

 

[操作步驟及說明]

 

 

1. 1_convert_avi_to_jpg.ipynb

將影片 (avi) 轉成影像 (jpg)。

 

 

2. 2_generate_annotation.ipynb

產生影像的標註檔案。

 

 

3. 3_train.ipynb

設定參數:

• root_path : 訓練資料夾的路徑

• video_path : 訓練影像的檔案路徑

• annotation_path : 標註的檔案路徑

• result_path : 結果的資料夾路徑

 

 

設定完成後，即可執行。

 

 

4. 4_inference_val.ipynb

 

 

設定參數:

• root_path : 訓練資料夾的路徑

• video_path : 訓練影像的檔案路徑

• annotation_path : 標註的檔案路徑

• result_path : 結果的資料夾路徑

• resume_path : 推論模型的路徑

 

 

設定完成後，即可執行。

執行後，即可看到 3D ResNets 推論的結果。

 

 

 

Jupyter-Image-Classification-3D-ResNets-inference.png

 


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