CNN LSTM 视频分类实现指南
项目描述
本仓库提供了一个在PyTorch中实现的CNN LSTM架构，用于视频分类任务。该架构结合了ResNet作为后端，能够有效地处理视频数据，提取关键特征并进行分类。
功能特点
- CNN LSTM架构：结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），能够捕捉视频中的时空特征。
- ResNet后端：使用ResNet作为CNN部分的后端，增强了特征提取的能力。
- 视频分类：适用于各种视频分类任务，如动作识别、行为分析等。
先决条件
在运行本项目之前，请确保您的环境中已安装以下工具和库：
- PyTorch：版本0.4及以上。
- FFmpeg 和 FFprobe：用于视频处理和分析。
- Python 3：项目使用Python 3进行开发。
使用指南
1. 准备数据集
首先，创建一个目录结构来存放您的视频数据集：
mkdir data
mkdir data/video_data
将您的视频数据集放入 data/video_data 目录中。数据集的格式应如下所示：
- data
+ video_data
- bowling
- walking
+ running
- running0.avi
- running.avi
- runnning1.avi
2. 生成图像
使用提供的工具从视频数据集中生成图像：
./utils/generate
3. 训练与测试
根据您的需求，配置训练和测试脚本，并运行模型训练和评估。
注意事项
- 确保视频数据集的格式正确，以便工具能够正确处理。
- 在生成图像时，可能需要根据视频数据集的大小和复杂度调整参数。
贡献
欢迎大家贡献代码、提出问题或建议。如果您有任何改进的想法，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。