OFGF光流引导特征：用于视频动作识别的快速且稳健的运动表示【含源码】

news2024/9/30 11:38:06

在这里插入图片描述

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Sun_Optical_Flow_Guided_CVPR_2018_paper.pdf

这个 repo 包含论文的实现代码：

Optical Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video Action Recognition，Shuyang Sun，Zhanghui Kuang，Lu Sheng，Wanli Ouyang，Wei Zhang，CVPR 2018。

先决条件

OpenCV 2.4.12
OpenMPI 1.8.5（安装时启用多线程）
CUDA 7.5
CUDNN 5

数据准备

UCF-101和HMDB-51的数据可以参考TSN项目的文档准备。

如何建造
训练使用，先修改文件make_train.sh，填入自己的lib路径，运行即可sh make_train.sh，脚本会自动帮你构建caffe。

对于测试，您可以简单地运行make pycaffe以准备好所有东西。

训练

在开始训练之前࿰

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