【源码】基于Python和MXNet框架的ZJ League视频问题回答系统

项目简介

本项目是基于Python和MXNet框架构建的视频问题回答系统，目标是从视频中提取信息，进而回答与视频内容相关的问题。项目由多个Python脚本构成，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练和预测等步骤。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：从视频中提取关键帧，对图像进行归一化和裁剪等预处理。
2. 特征提取：借助预训练的Inception V3模型和SSD目标检测模型从图像提取特征，同时处理文本数据以获取问题特征。
3. 模型训练：依据提取的特征训练深度学习模型，用于回答视频相关问题。
4. 预测和评估：运用训练好的模型对新视频数据进行预测，并评估模型性能。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件： 1. 环境准备：安装Python和MXNet框架，保证环境配置无误。 2. 运行代码：运行main.py文件，此文件会调用其他脚本执行项目全流程。 3. 数据准备：把训练用的视频文件夹train, test和文本train.txt, test.txt置于data文件夹下。 4. 模型训练：运行train.py进行模型训练，训练结束会生成答案数据输出。 5. 结果查看：运行predict.py进行预测，预测结果将保存于submit文件夹中。

注意：实际使用时，需加入特定操作，如设置GloVe模型路径和处理图像特征提取中的特殊情况。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】