将 C3D 的数字格式从 VaxD（“Dec”）转换为 IEEE-LE（“PC”） C3D 是一种常用于生物力学和运动分析的文件格式。 浮点数可以以 3 种不同方式存储在 C3D 文件中：VAX-D、IEEE-LE 和 IEEE-BE（Vicon 称它们为 DEC、PC 和 MIPS）。 在 WWW 上可以找到几个读取 C3D 文件的 Matlab 例程，但不幸的是 Matlab >= 2008b (v7.7) 不再以 VAX-D 格式打开文件。 此函数将 VAX-D 编写的 C3D 文件转换为 IEEE-LE 文件（PC 样式），并在 Matlab 6 和 7 下工作。此函数不会将 C3D 文件的内容导入 Matlab！ 调用： VAXD = C3D_VaxD2PC(Mode, FileSpec) 根据输入 [Mode]，仅检查或转换文件。 此外，可以处理单个文件或文件夹和所有子

Pretrained model for C3D: need 3 : c3d-pretrained.zip, c3d-pretrained.z01, c3d-pretrained.z02 for uncompress. because of the limit of 240M of CSDN.

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视频识别-C3D网络 pre-train model part two： C3D network由5个三维卷积块（包含8个三维卷积层和5个三维最大池化层）、两个全连接层和一个分类层构成。 3D ConvNets比2D ConvNets更适用于时空特征的学习； 对于3D ConvNet而言，在所有层使用3×3×3的小卷积核效果最好； 我们通过简单的线性分类器学到的特征名为C3D(Convolutional 3D)，在4个不同的基准上优于现有的方法，并在其他2个基准上与目前最好的方法相当。

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c3d-video-action-recg c3d视频动作 基于tensorflow的c3d网络 用法 1.分割视频 python split_video.py --video videopath-输出outputpath 2.分割数据集 python createdatalist.py --imagedir imagedir --labelpath labelpath --trainpath trainpath --testpath测试路径[--frac frac] 3.创建tfrecords python create_tfrecords.py --picklepath picklepath --savepath savepath 4.火车 python train.py

C3D的视频分类: 对于一段视频来说，它是连续的帧图像叠加起来的，所以可以考虑在生成通道图像的时候，把多帧图像叠加的特性讨论进去。3D ConvNets比2D ConvNets更适用于时空特征的学习；

C3D视频特征提取-附件资源

c3d的预训练模型

监控视频中的道路事故检测 北京大学团队2018 Road_Accident数据集上监视视频（ ）的真实世界异常检测的实现和修改版本。 数据集 道路事故数据集包含796个* .mp4格式的视频（330正常，366异常，100测试）。 数据集链接：正在更新 C3D提取器：使用3D卷积网络学习时空特征（ ）。 使用Google Colab（）提取视频的C3D功能 按照笔记本中的说明提取视频功能。 训练 检查此笔记本以查看文档以及培训/测试过程。 Keras 1.1.0 Theano 0.9.0 的Python 3 可视化结果 Django Web应用程序。 有关更多详细信息，请参见目录。 档案结构 文件/目录 说明 提取C3D视频功能 Python，Matlab通用脚本 测试视频的Groudtruth批注 用于建立C3D Caffe模型的配置文件 训练/测试代码 Jupyter