Keras视频分类器的实现：keras-video-classifier

keras-video-classifier-web-api Keras用作网络的视频分类器的实现 训练数据为。 如果文件夹中不存在（由于代码太大），则包含的代码将下载 。 下载实用程序代码可以在目录中找到 视频分类器在目录中定义和实现。 默认情况下，使用位于的数据集“ UCF-101”中的视频文件来训练分类器（如果在训练期间不存在视频文件，则将下载这些文件）。 但是，分类器是通用的，可用于在任何其他数据集上进行训练（只需将其fit（）方法中的data_set_name参数更改为其他数据集名称，而不是将UCF-101更改为其他视频数据集即可） opencv-python用于从视频中提取帧。 深度学习模型 已实施和研究以下深度学习模型： VGG16 + LSTM：此方法使用VGG16从视频的单个帧中提取特征，然后将这些帧特征序列放入LSTM递归网络中进行分类。 培训： 预测变量：