T�tulo: Action Recognition : Step-by-step Recognizing Actions with Python and Recurrent Neural Network
Editor: Independently Published Aug 2019
Fecha de publicaci�n: 2019
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1086884477
ISBN 13: 9781086884470
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 229�mil�metros de ancho por 152 de alto por 11 de largo
Peso: 313 gramos

Acerca de

Sinopsis

* Updated in August, 2019 with color printing!
* Research fields: Computer Vision and Machine Learning.
* Book Topic: Action recognition from videos.
* Recognition Tool: Recurrent Neural Network (RNN) with LSTM (Long-Short Term Memory) layer and fully connected layer.
* Programming Language: Step-by-step implementation with Python in Jupyter Notebook.
* Major Steps: Building a network, training the network, testing the network, comparing the network with an SVM (Support Vector Machines) classifier.
* Processing Units to Execute the Codes: CPU and GPU (on Google Colaboratory).
* Image Feature Extraction Tool: Pretrained VGG16 network.
* Dataset: UCF101 (the first 15 actions, 2010 videos).
* Main Results: For the testing data, the highest prediction accuracy from the RNN is 86.97%, which is a little higher than that from the SVM classifier (86.09%).
* Detailed Description:
Recurrent Neural Network (RNN) is a great tool to do video action recognition. This book built an RNN with an LSTM (Long-Short Term Memory) layer and a fully connected layer to do video action recognition.
The RNN was trained and evaluated with VGG16 Features that were saved in .mat files; the features were extracted from images with a modified pretrained VGG16 network; the images were converted from videos in the UCF101 dataset, which has 101 different actions including 13,320 videos; please notice that only the first 15 actions in this dataset were used to do the recognition.
The codes were implemented step-by-step with Python in Jupyter Notebook, and they could be executed on both CPUs and GPUs; free GPUs on Google Colaboratory were used as hardware accelerator to do most of the calculations.
For the purpose of getting a higher testing accuracy, the architecture of the network was regulated, and parameters of the network and its optimizer were fine-tuned.
For comparison purpose only, an SVM (Support Vector Machines) classifier was trained and tested.
For the first 15 actions in the UCF101 dataset, the highest prediction accuracy of the testing data from the RNN is 86.97%, which is a little higher than that from the SVM classifier (86.09%).
In conclusion, the performances of the RNN and the SVM classifier are approximately the same for the task in this book, which is a little embarrassed. However, RNN does have its own advantages in many other cases in the fields of Computer Vision and Machine Learning, and the implementation in this book can be an introduction to this topic in order to throw out a minnow to catch a whale.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

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Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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