[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。