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在视频序列中进行动作识别的深度双向LSTM代码,包含CNN功能,MATLAB实现多层版本:BidirectionalLSTM
资源介绍
Matlab多层lstm代码使用具有CNN功能的深度双向LSTM在视频序列中进行动作识别
我们已经使用caffe模式使用matlab脚本“
oneFileFeatures
...”从视频中提取了深层功能。
每个CSV文件代表一个视频的功能。
使用“
TrianTestSpit.m”将其拆分。
火车数据中的每个CSV都会合并在一起,以使用“
EachClassCSV”为每个班级创建一个CSV文件。
使用“
EachClassCSV”文件在训练数据上进行训练和验证拆分,它也为我们提供了标签。
使用“
oneHotLabeling”将其转换为热点。
最后,我们使用“
LSTM.py培训代码”,该代码包含简单的LSTM,多层LSTM和多层双向LSTM。
请引用以下论文
Ullah,
A.,
Ahmad,
J.,
Muhammad,
K.,
Sajjad,
M.,
&
Baik,
S.
W.
(2018).
Action
Recognition
in
Video
Sequences
using
Deep
Bi-
Directional
LSTM
With
CNN
Features.
IEEE
A
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