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这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的 3D 卷积神经网络 (CNN) 。3D CNN 使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在 2D CNN 中它可以在二维上滑动。
这里的模型主要基于D. Tran 等人2017年的论文“动作识别的时空卷积研究”。
https://arxiv.org/abs/1711.11248v3https://arxiv.org/abs/1711.11248v3
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数据集使用的是别人贡献的开源数据集，感谢所有愿意开源的兄弟。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-817351.html
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目录 实验目的 实验原理 CNN: SVM: 实验步骤和程序流程 CNN: SVM: 实验结果 CNN:最终准确率达到88.3%，loss为0.0825 SVM: 评价分析 附1:参考文献 最后附上源代码： Omniglot数据集介绍 简介：Omniglot 数据集包含来⾃50 个不同字⺟的 1623 个不同⼿写字符，如下图所示。 数据规模
