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如何学习视频识别技术? 第1页

  

user avatar   openmmlab 网友的相关建议: 
      

hello 同学,可以看看 MMAction2哦~

首先,截至目前 MMAction2 已经复现了相关的经典论文,包括 TSN, C3D, I3D, TSM, SlowFast, NonLocal 等等。同学可以按照论文发表时间顺序将 MMAction2 中支持的算法以及论文都阅读一遍。在阅读论文的同时,可以同时尝试用 MMAction2 跑一跑该算法。 MMAction2 提供了从训练数据下载,标注文件处理,视频采帧,图像增强,模型训练等一系列完整的实验功能,为用户降低视频理解领域的研究门槛。此外,我们还提供了多种多样的 demo,比如摄像头动作识别,长视频多标签识别等。

其次,在通读系列论文以后,可以开始阅读一些经典论文的代码。可以重点关注 MMAction2 中 mmaction.models 中所设计到的不同模型骨架(backbone)结构,许多论文都是基于模型的 backbone 做出适当的改进,更好地提取视频的时空特征。此外,目前也有工作是基于不同的学习方式,比如近期的 Omini-sourced 就是基于弱监督学习来利用网络数据去训练模型,可以在 MMAction2 中阅读对应源码进行更深入的探索。

再者,MMAction2 还提供了一个 colab tutorial colab.research.google.com。样例展示了使用 MMAction2 model zoo 中的模型进行推理,并在新的数据集上进行微调的全过程。题主可以在尝试这个 colab tutorial 之后,尝试将模型应用于自己的数据集,并尝试调节一些模型的超参数来提高模型在数据集上的性能。

最后,目前 MMAction2 还支持多模态动作识别与时序动作检测任务,时空动作检测任务相关的模型也在紧锣密鼓地开发中!如果题主感兴趣的话还可以亲自参与到 MMAction2 和其他 OpenMMLab 的开源项目中,与开发社区的其他小伙伴一起交流想法,互相提升。




  

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