c 呼叫ECO pytorch模型做行為識別

資料集：ucf101

演算法模型：eco-pytorch，自己在ucf101做的finetune，top1準確率為75%左右，然後通過pytorch script 將模型轉為c++可呼叫的版本，後續有需求我可以上傳這個模型。

需要的庫：opencv（網上很多教程，不再多說）和libtorch（官網可下）

c++呼叫**

#include // one-stop header.

#include #include #include #include #include #include int main()
else 	 
} int step = framenum / numsegments;
std::vectorinputs;
float *test =  new float[8*3*224*224]();
auto tensor = torch::cpu(torch::kfloat32).tensorfromblob(test,);
for (int i = 0; i < numsegments; i++)
);img_tensor = img_tensor.permute();
img_tensor[0] = img_tensor[0].sub_(128).div_(1);
img_tensor[1] = img_tensor[1].sub_(117).div_(1);
img_tensor[2] = img_tensor[2].sub_(104).div_(1);
tensor[i] = img_tensor;
} auto img_var = torch::autograd::make_variable(tensor, false);
inputs.push_back(img_var);
std::vector().swap(images);
// execute the model and turn its output into a tensor.
module->forward(inputs);
auto out_tensor = module->forward(inputs).totensor();
std::tupleresult = out_tensor.sort(-1, true);
torch::tensor top_scores = std::get<0>(result)[0];
torch::tensor top_idxs = std::get<1>(result)[0].totype(torch::kint32);
// load labels
std::string label_file = "../classind.txt";
std::ifstream rf(label_file.c_str());
check(rf) << "unable to open labels file " << label_file;
std::string line;
std::vectorlabels;
while (std::getline(rf, line))
labels.push_back(line);
auto top_scores_a = top_scores.accessor();
auto top_idxs_a = top_idxs.accessor();
for (int i = 0; i < 5; ++i)  )
find_package(torch required)
add_executable(call call.cpp)
target_link_libraries(call "$" $)
set_property(target call property cxx_standard 11)

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