r2plus1d_18¶
- torchvision.models.video.r2plus1d_18(*, weights: Optional[R2Plus1D_18_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) VideoResNet[source]¶
构建如论文所述的 18 层深度 R(2+1)D 网络
警告
视频模块处于 Beta 阶段，不保证向后兼容性。
参考: 用于行为识别的时空卷积探究。
- 参数:
weights (
R2Plus1D_18_Weights, 可选) – 要使用的预训练权重。有关更多详细信息和可能的值，请参阅下方的R2Plus1D_18_Weights。默认不使用预训练权重。progress (布尔值) – 如果为 True，则在 stderr 显示下载进度条。默认为 True。
**kwargs – 传递给
torchvision.models.video.resnet.VideoResNet基类的参数。有关此类的更多详细信息，请参阅源代码。
- 类 torchvision.models.video.R2Plus1D_18_Weights(value)[source]¶
上述模型构建器接受以下值作为
weights参数。R2Plus1D_18_Weights.DEFAULT等同于R2Plus1D_18_Weights.KINETICS400_V1。您也可以使用字符串，例如weights='DEFAULT'或weights='KINETICS400_V1'。R2Plus1D_18_Weights.KINETICS400_V1:
这些权重能很好地复现论文中的精度。精度是在视频级别使用参数 frame_rate=15、clips_per_video=5 和 clip_len=16 进行估计的。也可用作
R2Plus1D_18_Weights.DEFAULT。acc@1 (在 Kinetics-400 上)
67.463
acc@5 (在 Kinetics-400 上)
86.175
最小尺寸
height=1, width=1
类别
绳降、空气打鼓、回答问题... (省略 397 项)
方法
参数数量
31505325
GFLOPS
40.52
文件大小
120.3 MB
推理变换可在
R2Plus1D_18_Weights.KINETICS400_V1.transforms找到，并执行以下预处理操作：接受批处理的(B, T, C, H, W)和单个(T, C, H, W)视频帧torch.Tensor对象。帧使用interpolation=InterpolationMode.BILINEAR被缩放到resize_size=[128, 171]，然后进行中心裁剪到crop_size=[112, 112]。最后，值首先被重新缩放到[0.0, 1.0]，然后使用mean=[0.43216, 0.394666, 0.37645]和std=[0.22803, 0.22145, 0.216989]进行归一化。最后，输出维度被调整为(..., C, T, H, W)张量。
