Keras中的两流CNN工具 在的基于骨架的动作识别中，提出了两流CNN，用于基于骨架的动作识别。 它将骨架序列映射到图像（坐标x，y，z到图像R，G，B）。 他们专门设计了骨架变压器模块，以自动重新排列和选择重要的骨架关节。 要求 Python3 凯拉斯 h5py matplotlib 麻木 网络架构 该网络主要由Skeleton Transformer ， ConvNet ， Feature Fusion和Classification四个模块组成。 两个流的输入分别是原始数据（x，y，z）和帧差。 如下图所示： 用法 function / data_generator.py ：生成两个流的输入numpy数组 layer / transformer ：Keras中的Skeleton Transformer工具层 网络/ ：褶皱有四只苍蝇，具有不同的特征融合方式 结果 模型 准确度（

| 英语 PaddleVideo 介绍 PaddleVideo是用于为行业和学术界准备的视频识别，动作本地化和时空动作检测任务的工具集。 该存储库提供了示例和最佳实践指南，用于在视频区域的场景中探索深度学习算法。 我们致力于支持可以大大减少“部署时间”的实验和实用程序。 顺便说一句，这也是视频领域最新PaddlePaddle 2.0的熟练度验证和实现。 特征 先进的模型动物园设计PaddleVideo统一了视频理解任务，包括识别，本地化，时空行为检测等。 借助基于IOC / DI的清晰配置系统，我们设计了一个去耦模块化和可扩展的框架，该框架可以通过组合不同的模块轻松构建自定义网络。 各种数据集和体系架构PaddleVideo支持多个数据集和架构，包括 ，ucf101，YoutTube8M数据集和视频识别模型，诸如TSN，TSM，SlowFast，AttentionLSTM和行动本地化模

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