2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集 制作过程中的问题
发布人
打开封面 下载高清视频 观看高清视频 视频下载器
...
1_原视频
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集 demo测试1
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集 制作过程中的问题4
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集 测试过程中的问题1
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集 测试过程中的问题2
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集 制作过程中的问题5 checkpoints保存位置
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集训练 问题2
...
2_原视频
...
学生课堂行为检测 SlowFast Networks for Video Recognition复现代码 使用自己的视频进行demo检测
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集 制作过程中的问题2
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集训练1
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集训练 问题3
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集 制作过程中的问题3
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集训练4
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集训练2
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集训练3
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集训练 问题1
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集训练 问题4
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集 demo测试2
...
2023 facebookresearch slowfast 自定义ava数据集生成
...
【slowfast 自定义数据集训练并测试结果】这是我用了90张视频帧，训练talk这个动作并且测试的结果，增大数据集可以大大提高检测效果
...
【slowfast复现 训练】训练过程 制作ava数据集 复现 SlowFast Networks for Video Recognition 训练 train
...
2023 安装 facebookresearch slowfast
...
1_SlowFast
...
1_YOLOv7x
...
2_SlowFast
...
01-08【行为分析(商用级别)】mmaction2 slowfast行为检测 训练自己的数据集 自定义行为
...
2_YOLOv7x
...
【mmaction2 入门教程 04】训练 AVA 数据集中的自定义类别 视频理解 时空行为检测 自定义AVA数据集
...
使用slowfast对ava数据集进行检测 SlowFast Networks for Video Recognition
...
自定义AVA数据集及训练与测试【1】完整版 时空动作/行为 视频动作数据集制作 yolov5,deep sort,VIA,MMAction2,SlowFast
...
SCB-Dataset5 公开 学生课堂行为数据集1
...
【faster rcnn 实现via的自动框人】使用detectron2中faster rcnn 算法生成人的坐标，将坐标导入via实现自动框选出人的区域
...
【mmaction2 行为识别商用级别】2021年11月重制版 slowfast、X3D、faster rcnn、yolov3、yolov5、deepsort等
...
【slowfast 训练自己的数据集】自定义动作，制作自己的数据集，使用预训练模型进行训练，并检测其结果
...
ava数据集下载补充3
...
自定义AVA数据集及训练与测试【2】完整版 时空动作/行为 视频动作数据集制作 yolov5,deep sort,VIA,MMAction2,SlowFast
...
【1】PP-YOLOE介绍与复现 2022年第一个关于YOLO的改版
...
[01]YOLOv8快速复现
...
【slowfast 减少ava数据集】将ava数据集缩小到2个，对数据集做训练，然后进行检测，为训练自己的数据集做准备