導入
カメラ技術の急速な発展に伴い、ビデオデータは私たちの日常生活に欠かせないものになりました。ビデオオブジェクト分析は、監視システム、自動運転、スポーツ分析、行動認識などのさまざまなアプリケーションにおいてますます重要になっています。ディープラーニングテクノロジーの台頭により、ビデオオブジェクト分析のための強力なツールが提供され、オブジェクトの動きをより正確に追跡し、その動作を識別できるようになりました。このブログでは、R言語とディープラーニングを使ったビデオオブジェクト解析の方法を紹介します。
パート 1: データの取得と準備
深層学習プロジェクトを開始する前に、モデルのトレーニングとテストに使用できるビデオ データを含むデータセットが必要です。通常、ビデオ データセットには、ビデオ ファイル、画像フレーム、および対応するラベルを含めることができます。このブログでは、モーション トラッキングと動作認識用に、さまざまなビデオ クリップを含むサンプル ビデオ データセットを使用します。
まず、必要な R ライブラリをロードし、サンプル ビデオ データセットをダウンロードしましょう。
# 加载所需的库
library(tensorflow)
library(keras)
library(opencv)
# 下载示例视频数据集（请根据数据集提供的链接进行替换）
data_url <- "https://example.com/video_dataset.zip"
download.file(data_url, "video_dataset.zip")
unzip("video_dataset.zip", exdir = "video_dataset")
次に、ビデオ データセットを読み取り、いくつかのサンプル フレームを確認する必要があります。
# 指定数据集目录
video_dir <- "video_dataset"
# 读取示例视频文件
sample_video_file <- file.path(video_dir, "sample_video.m