OFGF光流引导特征:用于视频动作识别的快速且稳健的运动表示【含源码】

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论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Sun_Optical_Flow_Guided_CVPR_2018_paper.pdf

这个 repo 包含论文的实现代码:

Optical Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video Action Recognition,Shuyang Sun,Zhanghui Kuang,Lu Sheng,Wanli Ouyang,Wei Zhang,CVPR 2018。

先决条件

OpenCV 2.4.12
OpenMPI 1.8.5(安装时启用多线程)
CUDA 7.5
CUDNN 5

数据准备

UCF-101和HMDB-51的数据可以参考TSN项目的文档准备。

如何建造
训练使用,先修改文件make_train.sh,填入自己的lib路径,运行即可sh make_train.sh,脚本会自动帮你构建caffe。

对于测试,您可以简单地运行make pycaffe以准备好所有东西。

训练

在开始训练之前࿰

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