介绍

本次C3D模型用的是pytorch框架，我们在UCF101和HMDB51数据集上训练这些模型，本次实验以UCF101为实验对象。

文件介绍

1.aesst (demo展示)

2.data(把下载好的UCF101数据集放在这里，输出的路径也可以放在这里)

UCF101（数据集）
ucf101（分成train,val,test）

train
val
test

3.dataloaders(数据载入，视频和图片与标签一一对应)

ucf_labels(数据集标签)
...

4.models(把下载好的预训练权重放这个位置)

5.network(网络模型)

C3D_model
...

6.run(保存训练出来的权重文件)

7.inference(预测文件)

8.mypath(路径文件)

9.train(训练文件)

UCF101数据集下载地址：https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101/UCF101.rar

从百度云下载预训练的模型，当前仅支持C3D的预训练模型。
链接：https://pan.baidu.com/s/1iEkK5aV51UvG1Ul5kgUkHw ，提取码：ch8y

如果不想训练，单纯想拿来检测也可以，下载以下的文件，然后找到inference文件把相对于的路径改成你自己设置的路径，就可以实现。
链接：https://pan.baidu.com/s/1DC_tF2lyVlvhNV9htunk4g ，提取码：3v4h

操作流程

创建一个data文件夹，一个models文件夹，把下载的UCF101文件放在data文件内，把下载的预训练权重文件放在models文件内。然后修改mypath.py文件相关的路径，inference.py文件标签路径，然后运行train.py文件便可。

更详细的过程可以查看：
CSDN:https://blog.csdn.net/weixin_47349091/article/details/113484959

知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/348402763

本次实验是借鉴某位大神的github：https://github.com/jfzhang95/pytorch-video-recognition 在此表示感谢

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