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1.详解视频中动作识别模型与代码实践
2.深入解读VGGish
3.Swin Transformer V2：通向视觉大模型之路
4.paddlepaddle(让AI技术走进生活)
5.[CV - 图像分类 - 论文复现] 深度学习之图像分类经典模型 - MMClassification（二）- 初步认识
6.ConvNeXt详解

详解视频中动作识别模型与代码实践

       摘要：本文详细解析视频动作识别的源码经典模型，并通过代码实践进行演示。源码视频动作识别涉及分析一段视频内容，源码判断其中的源码人物动作。与图像识别相比，源码视频分析需要考虑时间顺序和动作之间的源码1668商城源码交易源码关联性。由于视频分析的源码计算资源需求高，数据量庞大，源码并且需要处理时序因素，源码模型参数量也相应增加。源码然而，源码基于已有的源码图像模型，如ImageNet，源码可以有效应用于视频模型训练，源码提高训练效果。源码本文将介绍视频动作识别领域的经典模型，包括旧模型和新模型，并通过代码实现进行实践。

       视频动作识别旨在解析视频内容，识别出人物所做的动作。这一领域相较于图像识别，不仅要分析静态，还要考虑序列间的时空关系。例如，仅凭一张无法确定某人扶门的意图是开门还是关门。

       视频分析领域发展相对较晚，与图像分析领域相比，面临着更大的挑战。主要难点在于需要强大的计算资源来处理视频内容，视频转换为进行分析导致数据量庞大。此外，视频分析模型需考虑时间顺序，通过时间关系联系图像，进行判断，这增加了模型的复杂性和参数量。

       得益于PASCAL VOC、ImageNet、MS COCO等数据集的公开，图像领域诞生了许多经典模型。定位人链接源码视频动作识别领域同样存在经典模型，本案例将详细介绍这些模型，并通过代码实践进行演示。首先，本案例将准备所需源代码和数据，通过ModelArts SDK将资源下载并解压。

       UCF-数据集将被选作为演示数据集，演示视频动作识别模型。接下来，我们将介绍视频动作识别的经典模型，从旧模型到新模型，逐步解析模型结构和工作原理。旧模型包括卷积网络+LSTM、3D卷积网络以及Two-Stream网络，新模型则引入了更有效的Two-Stream Inflated 3D ConvNets（I3D）模型，利用光流数据增强动作识别能力。

       为了捕获图像间的时空关系，I3D模型结合了多种结构改进，如光流计算和时间序列分析，有效提升模型识别精度。通过代码实现，我们将分别实践C3D模型（3D卷积网络）和I3D模型（Two-Stream Inflated 3D ConvNets），并展示训练过程、模型结构和具体实现细节。

       本案例将重点介绍C3D模型和I3D模型的结构与训练过程。C3D模型采用3D卷积网络处理视频，结合LSTM捕捉时间序列信息。I3D模型则在C3D基础上引入光流计算，增强模型对视频动作的识别能力。通过代码实践，读者将深入了解视频动作识别的经典模型和实际应用。

       在代码实现部分，我们将详细展示如何准备数据、构建模型结构、训练和测试模型的过程。例如，对于C3D模型，我们将讲解数据预处理、大黄鸡源码编程构建模型、训练模型和评估模型的方法。对于I3D模型，我们将介绍模型结构、参数定义、数据处理和模型预测的实现方式。

       通过本案例的代码实践，读者将能够亲自动手实现视频动作识别模型，理解模型原理，掌握模型训练与测试的关键步骤。这不仅有助于深入理解视频动作识别领域，还能为实际应用打下坚实的基础。

深入解读VGGish

       深度学习技术近年来取得了飞速发展，这一进步与开源数据集的普及密切相关。在图像识别领域，CIFAR-、PASCAL、MSCOCO以及Imagenet等数据集的出现推动了算法的革新。其中，Imagenet数据集规模庞大，包含万张和万个类别，为图像识别研究提供了丰富资源。然而，声音识别领域的发展却因缺乏同等规模的数据集而相对滞后，这一情况在年3月被改变，Google发布了由万张个人标记的秒YouTube视频音轨组成的数据集Audioset，数据集包含多个音频事件标签。

       基于Audioset数据集，Google训练出了VGGish模型，这是本文关注的重点。VGGish模型使用了Audioset的大量音频数据进行预训练，其源代码基于TensorFlow框架实现。官方文档指出，VGGish模型在多种音频任务上表现出色，优于传统手工设计的特征如mel、cqt、mfcc等。

       VGGish模型的源码部署软件源头构建和特征选择遵循了传统方法，即采用mel特征和四层卷积作为特征提取器。区别在于，VGGish模型是通过Audioset大量音频数据训练获得的，并提供了预训练参数，这使得用户可以直接使用预训练的VGGish模型作为特征提取器，以获得较好的表现。然而，如果仅使用VGGish模型而未利用预训练参数，其效果可能不如直接使用更先进的模型网络如MobileNet或Shufflenet等，并且在使用[nums,]输出特征做为深层网络输入时，由于信息量有限，效果可能不理想。相反，直接在[nums,]之后进行全连接分类，可能获得更满意的结果。

       VGGish模型的实现使用了TensorFlow 1.x框架，而多数研究工作更倾向于使用PyTorch框架。为解决这一问题，GitHub上提供了将TensorFlow模型转换为PyTorch模型的代码，包括定义相同网络结构、权重迁移和验证结果等步骤，有兴趣的读者可以自行下载并调试。

       VGGish模型的源代码包含8个文件，其中预训练参数文件两个。作者在复现代码时使用的相关库版本非官方，但经过复现研究发现，VGGish模型在模型构建和特征选择方面并无显著创新，但在基于大规模数据集训练和提供预训练参数方面展现出独特优势。

       为了方便用户，作者使用PyTorch生成了预训练模型参数，并上传至云盘，供用户下载使用。总体而言，VGGish模型通过利用大规模音频数据集进行预训练，提供了一种有效的音频特征提取方法，尤其适用于音频识别和分类任务，但其效果的发挥还需结合适当的网络架构和优化策略。

Swin Transformer V2：通向视觉大模型之路

       继Swin Transformer之后，unity数字城市源码微软在去年月份发布了Swin Transformer V2，提供了一个更大的模型容量和更高的分辨率解决方案。SwinV2-G模型参数量高达亿，图像分辨率达到x。在多个任务上，基于SwinV2-G的模型达到了顶尖水平：在ImageNet V2上取得.0%的top1准确度，在COCO数据集上的box/mask mAP为.1/.4，在ADEK上的mIoU为.9，在Kinetics-数据集上达到.8%。虽然目前只有COCO和ADEK数据集保持顶尖水平。

       在扩展模型时，作者遇到的两个主要挑战是大模型训练不稳定性与预训练模型增大窗口大小导致性能下降。通过相应的优化策略，解决了这两个问题。优化方法包括：

       1. **Post norm**：通过将LayerNorm调整到Attention和FFN之后，减少网络加深后的激活值积累，使不同层的激活值变得更平稳。

       2. **Scaled cosine attention**：提出使用余弦相似度替代标准的点积计算，减少注意力图过于集中的问题，通过可学习标量进行缩放，提升分类准确度。

       3. **Log-spaced continuous position bias**：为解决模型迁移到更大分辨率时性能下降的问题，提出了一种基于对数坐标的连续位置偏差策略，通过减少输入范围的变化，提高模型泛化能力，优化了迁移效果。

       SwinV2-G采用两阶段预训练策略，首先基于SimMIM在扩展后的ImageNet-K数据集上进行自监督训练，然后在有监督模式下进行额外训练。在图像分类任务中，SwinV2-G在ImageNet-1K上达到.%，成为继谷歌之后首个超过%的模型。在COCO数据集上，基于SwinV2-G的模型实现了.1/.4的box/mask mAP，在ADEK上的mIoU为.9，在Kinetics-数据集上的视频分类准确度达到.8%。

       SwinV2不仅展示了Vision Transformer在大模型应用的潜力，而且通过一系列优化策略，有效提升了模型在多个任务上的表现。通过结合论文和源码，可以深入了解这些优化方法，为视觉大模型的研究和应用提供了宝贵的参考。

paddlepaddle(让AI技术走进生活)

       让AI技术走进生活——PaddlePaddle的操作步骤

       人工智能技术在近年来的发展中，已经成为了现代社会不可或缺的一部分。而PaddlePaddle作为一款开源的深度学习框架，更是在AI技术的推广和发展中扮演了重要的角色。今天我们就来学习一下PaddlePaddle的操作步骤，让AI技术更加走进我们的生活。

       1.安装PaddlePaddle

       首先，我们需要对PaddlePaddle进行安装。在安装之前，我们需要先确定好我们的电脑系统和所需的版本。PaddlePaddle支持Windows、Linux和MacOS等多种操作系统，同时也提供了Python和C++的API接口。在安装过程中，我们可以选择使用pip或者conda进行安装，也可以下载源代码进行编译安装。安装完成后，我们可以使用以下命令来测试PaddlePaddle是否安装成功：

       ```

       importpaddle

       paddle.version.show()

       ```

       2.数据处理

       在进行深度学习任务之前，我们需要对数据进行处理。PaddlePaddle提供了一系列的数据处理工具，包括数据读取、数据增强、数据预处理等功能。我们可以使用PaddlePaddle提供的数据读取API来读取数据，并使用PaddlePaddle提供的数据增强和预处理工具来对数据进行处理。以下是一个简单的数据读取示例：

       ```

       importpaddle

       importpaddle.vision.transformsasT

       transform=T.Compose([

       T.Resize(),

       T.CenterCrop(),

       T.ToTensor(),

       T.Normalize([0.,0.,0.],[0.,0.,0.])

       ])

       train_dataset=paddle.vision.datasets.ImageNet(mode='train',transform=transform)

       ```

       3.模型训练

       在数据处理完成后，我们就可以开始进行模型训练了。PaddlePaddle提供了一系列的深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等。我们可以使用PaddlePaddle提供的模型来进行训练，也可以自己定义模型。以下是一个简单的模型训练示例：

       ```

       importpaddle

       importpaddle.nnasnn

       classMyModel(nn.Layer):

       def__init__(self):

       super(MyModel,self).__init__()

       self.linear=nn.Linear(,)

       defforward(self,x):

       x=self.linear(x)

       returnx

       model=MyModel()

       loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()

       optimizer=paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.,parameters=model.parameters())

       forepochinrange():

       forbatch_id,datainenumerate(train_loader()):

       x_data=data[0]

       y_data=data[1]

       logits=model(x_data)

       loss=loss_fn(logits,y_data)

       loss.backward()

       optimizer.step()

       optimizer.clear_grad()

       ```

       4.模型预测

       在模型训练完成后，我们就可以使用训练好的模型进行预测了。PaddlePaddle提供了一系列的模型预测API，包括图像分类、目标检测、语音识别等功能。以下是一个简单的图像分类预测示例：

       ```

       importpaddle

       importpaddle.vision.transformsasT

       transform=T.Compose([

       T.Resize(),

       T.CenterCrop(),

       T.ToTensor(),

       T.Normalize([0.,0.,0.],[0.,0.,0.])

       ])

       img_path='test.jpg'

       img=Image.open(img_path).convert('RGB')

       img=transform(img)

       img=paddle.unsqueeze(img,axis=0)

       model=paddle.vision.models.resnet(pretrained=True)

       model.eval()

       withpaddle.no_grad():

       logits=model(img)

       probs=paddle.nn.functional.softmax(logits,axis=1)

       pred=paddle.argmax(probs,axis=1).numpy()[0]

       ```

[CV - 图像分类 - 论文复现] 深度学习之图像分类经典模型 - MMClassification（二）- 初步认识

       本文将深入探讨深度学习中图像分类的经典模型，从理论到实践，以期复现实用的图像分类算法。

       首先回顾上一期内容，了解图像分类的基本框架。输入为图像，经过深度学习模型（如卷积神经网络CNN或自注意机制Transformer）自动提取特征，然后通过全连接层（MLP）加上Softmax分类器，最终输出类别标签。

       代码实现方面，项目源码位于github.com/open-mmlab/m...。以@OpenMMLab为代表的代码框架，包括配置文件、数据集、模型、训练策略和运行设置等组件，为实现图像分类任务提供了全面的支持。

       具体而言，配置文件包含模型、数据集等参数设置；数据集格式支持多种，例如ImageNet和自定义CustomDataset；模型包含经典的ResNet、VGG、MobileNet系列、DenseNet等；训练策略定义优化器、学习率等参数；运行设置控制模型运行方式；工具包则提供了训练、测试、推理等接口。

       综上，深度学习图像分类算法主要包括CNN机制、Transformer机制、数据增强方法、激活函数选择和细粒度分类技术。从AlexNet到ResNet、MobileNet、DenseNet、RepVGG等模型，再到ViT、MobileViT、DeiT等新兴模型，展示了深度学习在图像分类领域的不断进步。

       在具体实现中，使用工具包中的train.py、text.py等命令，可实现单张GPU或多张GPU的训练、测试和推理操作。数据增强方法如Mixup、Cutout和CutMix，以及激活函数SiLU等，有助于提升模型性能。

       图像分类的应用广泛，例如生物医学图像分类，用于识别COVID-。通过对这些模型的复现与应用，可以更好地理解图像分类技术，推动相关领域的发展。

ConvNeXt详解

       ConvNeXt是由FAIR团队近期提出的卷积神经网络架构，它凭借传统的卷积结构在ImageNet Top-1分类任务中取得了优异性能，与近年来流行的基于Transformer的视觉解决方案形成鲜明对比。这一成果得到了业界的广泛关注，包括何恺明、RGB和Yann LeCun等知名学者的支持。ConvNeXt并非创新复杂，而是通过组合已有的网络组件，如深度可分离卷积、逆瓶颈层和大卷积核等，经过大量实验调整，实现了高性能。通过学习ConvNeXt，研究者可以深入了解CNN和Transformer之间的竞争，并从实践层面观察它们的性能。

       论文和源码链接：[arxiv.org/abs/....][github.com/facebookrese...] ConvNeXt的发展路径包括从ResNet-出发，逐步优化宏观设计、深度可分离卷积等五个角度，借鉴Swin Transformer的理念。训练策略的改进，如增加Epoch数、优化优化器、数据增强和正则化，显著提升了模型性能。在模型结构上，ConvNeXt对每个Stage的计算比例、Patchify Stem、分组卷积和逆瓶颈层进行了调整，引入大卷积核并进行了细致的细节优化，如GELU替换ReLU、减少激活函数和归一化层，以及BN和LN的使用，这些改进都促使模型精度提升至.5%。不同规模的ConvNeXt版本也展示了其在ImageNet-1K上的多样化性能。总的来说，ConvNeXt的成功证明了在视觉任务中，Transformer的突出表现并非源于理论优势，而是源于近年来优化技巧的积累，类似于ResNet-Timm的调参提升。尽管如此，Transformer在视觉领域的潜力仍值得探索，未来可能需要更适应图像任务的新型结构出现。

源代码阅读+一个示例 详解timm库背后的create_model以及register_model函数

       深入理解timm库的核心，本文将重点剖析create_model和register_model这两个关键函数的工作原理。timm库以其封装的便捷性和SOTA模型集成而闻名，但内部细节往往被隐藏。本文将通过一个实例，揭示create_model的全貌，包括register_model的作用，帮助读者更好地掌握这两个函数的使用。

       首先，create_model从model_name入手，如vit_base_patch_，通过parse_model_name函数将其解析。这个过程包括urlsplit函数，用于解析model_name，如timm和vit_base_patch_被分别赋值给model_source和model_name。

       进一步，split_model_name_tag函数被调用，将model_name拆分为基础模型名称和配置参数。例如，model_name='vit_base_patch_'，tag=''。

       然后，is_model函数检查model_name是否已注册在timm的_model_entrypoints字典中。register_model实际上是一个函数修饰器，它允许用户自定义模型，并将其添加到timm的框架中，以便无缝使用timm的训练工具，如ImageNet训练。

       在is_model验证后，create_fn通过model_entrypoint(model_name)创建模型。register_model的__name__属性在此过程中起到关键作用，它将用户自定义的函数与timm的框架连接起来。

       通过以上步骤，本文旨在解构create_model的内部逻辑，帮助读者更好地掌握register_model的修饰器功能，从而在项目中更自信地运用timm库。现在，让我们跟随代码实例，深入了解这两个函数的运作细节。