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项目简介
本项目是基于PyTorch框架开发的时空动作检测系统，其目标是从视频片段中识别并分类人的动作。系统运用先进的ResNet3D架构，能有效处理视频里的时间和空间信息，达成高精度的动作识别。
项目的主要特性和功能
- 高精度动作识别：借助ResNet3D架构，可同时捕捉视频的空间和时间特征，实现高精度动作识别。
- 多标签分类支持：系统支持多标签分类，能同时识别多个动作类别，适用于复杂场景。
- 灵活的模型配置：提供多种模型配置选项，用户可按需调整模型结构和参数。
- 可视化检测结果：支持检测结果的可视化，方便用户直观了解检测效果。
安装使用步骤
安装依赖
- 使用
pip install -r requirements.txt安装项目所需的其他依赖。 - 安装
mmcv-full，具体命令为：bash pip install mmcv-full==1.4.1 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html - 安装
mmaction2：bash cd mmaction2 pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e .
配置模型
- 设置模型配置文件路径和权重文件路径。
- 配置推理设备（如
cuda:0或cpu）。 - 设置动作识别的阈值和标签映射文件路径。
运行示例代码
- 导入必要的模块并初始化模型： ```python import cv2 import torch from action_det.src.sta_det import StdetPredictor
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
stadet = StdetPredictor(
model_cfg="./action_det/src/configs/slowonly_omnisource_pretrained_r101_8x8x1_20e_ava_rgb_infer.py",
model_weights="./action_det/src/weights/slowonly_omnisource_pretrained_r101_8x8x1_20e_ava_rgb_20201217-16378594.pth",
device=device,
score_thres=0.3,
label_map_path="./action_det/src/configs/label_map.txt")
- 使用模型进行动作检测：python
result = stadet.inference_single_clip(frames, bboxs)
```
注意事项
- 环境要求：项目依赖于特定的CUDA和PyTorch版本，请确保环境配置正确。
- 数据格式：输入视频片段和行人检测框需符合模型要求的格式。
- 模型权重：请确保使用正确的模型权重文件，以保证检测效果。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】