【源码】基于TensorFlow框架的Seennomaly项目

项目简介

本项目是基于TensorFlow框架的深度学习应用，专注于分析视频中的用户界面变化。借助深度学习模型，项目可提取和识别视频中的关键帧，对这些帧进行特征提取与分类。主要采用变分自编码器（VAE）、卷积神经网络（C3D）、特征基础网络（FBN）等模型处理和分析视频数据。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：通过数据预处理脚本，把原始视频文件转化为适合模型处理的图像数据，预处理涵盖提取关键帧、裁剪和缩放图像、归一化等步骤。
2. 模型训练与评估：利用提供的模型（如VAE、C3D、FBN等）进行训练和评估，模型参数通过arg_scope定义。
3. 特征提取与可视化：借助模型提取视频帧的特征，并开展可视化分析，以助于理解模型的工作原理。
4. 模型工厂：提供模型工厂模块，可根据需求构建不同的模型。

安装使用步骤

1. 准备数据

• 下载RICO数据集，包含动画文件和交互轨迹。
• 在项目中设置数据存储的地址。

2. 数据预处理

• 运行get_data.py从GIF中提取单帧图像并进行图像处理。
• 运行get_class.py获取标签文件（label.txt）。
• 运行convert_data_to_tfrecord.py将标签文件转换为TensorFlow可用的tfrecord格式。

3. 模型训练

• 修改finetune.bat中的配置，运行脚本进行模型训练。若运行失败，建议将命令复制到IDE中运行。

4. 特征提取与评估

• 下载评估用数据集。
• 运行extract_features.py提取特征，生成features.p文件。
• 运行evaluation.py评估模型性能，包含KNN搜索算法。

5. 可视化与分析

使用训练好的模型提取视频帧的特征，并进行可视化分析。

请确保在使用本项目前，已下载并解压RICO数据集，且在项目中设置好数据存储的地址。此外，可能需要安装或更新相关依赖库，如TensorFlow等。

下载地址

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