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C3D_VaxD2PC:将 C3D 文件从 DEC (VAXD) 转换为 PC (IEEE-LE) 格式,以便它们可以在 Matlab >= 2008b 中读取。-matlab开发
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
2023-04-12 16:35:13
7KB
matlab
1
c3d-pretrained.z02
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.
2022-06-21 22:12:58
100MB
C3D
Models
1
c3d-pretrained.z01
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.
2022-06-21 22:12:06
100MB
C3D
Models
1
c3d-pretrained.zip
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。
2022-05-23 18:11:57
103.19MB
C3D
1
c3d-pretrained.zip
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.
2022-03-25 10:10:55
83.19MB
C3D
models
1
c3d-video-action-recg:c3d视频动作-源码
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
2022-03-01 10:58:31
1.89MB
Python
1
c3d-pretrained.pth
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;
2021-12-06 20:52:37
305.14MB
C3D
1
C3D视频特征提取-附件资源
C3D视频特征提取-附件资源
2021-10-21 22:04:46
106B
1
conv3d_deepnetA_sport1m_iter_1900000
c3d的预训练模型
2021-10-14 09:07:32
305.14MB
C3D
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HumanBehaviorBKU:监视视频中异常人的行为检测道路事故检测监视视频C3D特征提取中的真实世界异常检测-源码
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
2021-10-12 11:18:13
352.42MB
caffe
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deep-learning
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