matlab多层lstm代码-BidirectionalLSTM:使用具有CNN功能的深度双向LSTM在视频序列中进行动作识别
Matlab多层lstm代码使用具有CNN功能的深度双向LSTM在视频序列中进行动作识别
我们已经使用caffe模式使用matlab脚本“
oneFileFeatures
...”从视频中提取了深层功能。
每个CSV文件代表一个视频的功能。
使用“
TrianTestSpit.m”将其拆分。
火车数据中的每个CSV都会合并在一起，以使用“
EachClassCSV”为每个班级创建一个CSV文件。
使用“
EachClassCSV”文件在训练数据上进行训练和验证拆分，它也为我们提供了标签。
使用“
oneHotLabeling”将其转换为热点。
最后，我们使用“
LSTM.py培训代码”，该代码包含简单的LSTM，多层LSTM和多层双向LSTM。
请引用以下论文
Ullah,
A.,
Ahmad,
J.,
Muhammad,
K.,
Sajjad,
M.,
&
Baik,
S.
W.
(2018).
Action
Recognition
in
Video
Sequences
using
Deep
Bi-
Directional
LSTM
With
CNN
Features.
IEEE
A
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[{"title":"（ 9 个子文件 10KB ） matlab多层lstm代码-BidirectionalLSTM:使用具有CNN功能的深度双向LSTM在视频序列中进行动作识别","children":[{"title":"BidirectionalLSTM-master","children":[{"title":"oneHotLableing.m <span style='color:#111;'> 402B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"TrainTestSplit.m <span style='color:#111;'> 670B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"EachClassCSV.m <span style='color:#111;'> 545B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Training Code For LSTM.py <span style='color:#111;'> 12.64KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 975B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"trainValidationWithClass.m <span style='color:#111;'> 627B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.txt <span style='color:#111;'> 1.17KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Testing Code.py <span style='color:#111;'> 10.06KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"oneFileFeautreNoClustringOnlyJumping.m <span style='color:#111;'> 2.76KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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