使用 TensorFlow 进行深度学习，轻松处理视频数据

发布人: Shilpa Kancharla视频数据包含丰富的信息，其结构比图像数据的结构更庞大、更复杂。使用深度学习以节省内存的方式对视频进行分类，可以帮助我们更好地理解数据内容。我们在 tensorflow.google.cn 上发布了一系列教程，介绍了如何加载、预处理和分类视频数据。您可以查阅相关教程进行详细了解: 加载视频数据:https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/video使用 3D 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 对视频进行分类: https://tensorflow.google.cn/tutorials/video/video_classification用于流式动作识别的 MoViNet: https://tensorflow.google.cn/hub/tutorials/movinet?hl=zh-cn使用 MoViNet 和迁移学习进行视频分类: https://tensorflow.google.cn/tutorials/video/transfer_learning_with_movinet在本文中，我们将介绍一些有趣的内容，深入学习部分教程的特定内容，并讨论如何综合运用这些知识构建自有模 ………………………………