Video Classification Cnn Rnn
モデル概要
このモデルはCNNを使用してビデオフレームの空間情報を処理し、RNNを使用して時系列情報を処理します。UCF101データセットで訓練され、ビデオ動作分類タスクに使用できます。
モデル特徴
時空間特徴の統合モデリング
CNNを通じて空間特徴を抽出し、RNNで時系列情報を処理し、ビデオの時空間特徴の統合モデリングを実現します。
転移学習の応用
事前学習済みのCNNモデルを利用して特徴抽出を行い、モデルの性能を向上させます。
軽量アーキテクチャ
純粋な3D畳み込みネットワークと比較して、CNN - RNNアーキテクチャのパラメータ数が少なく、計算効率が高いです。
モデル能力
ビデオ動作認識
時空間特徴抽出
多クラス分類
使用事例
スマートセキュリティ
異常行動検出
監視ビデオ内の異常行動(喧嘩、転倒など)を検出します。
スポーツ分析
スポーツ動作認識
各種スポーツの標準動作を認識します。
コンテンツ推薦
ビデオコンテンツ分類
ビデオコンテンツに基づいて自動的にタグ付けを行い、推薦システムに使用します。
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