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基于深度视觉特征的视频图像分类的任务书
任务概述
视频图像分类是计算机视觉领域的一项重要任务，其将视频序列中的每一帧图像识别并分类，可以应用于视频监控，智能交通，医疗图像分析等领域。深度视觉特征是能够提高分类准确率的关键因素之一，因为逐帧图像特征提取需要高效、准确性能，而深度学习模型正是以其突出的表征学习能力和优良的性能表现逐渐受到广泛关注和应用。本任务将以基于深度视觉特征的视频图像分类为主题，旨在帮助学习者了解深度学习在计算机视觉领域的应用，并通过实践来提高其视频图像分类的能力。
任务要求
1.任务目标：完成基于深度视觉特征的视频图像分类，实现对视频序列进行分类识别的能力。
2.数据集：使用UCF101数据集，共包括101个类别的视频序列，每个视频序列包括数百帧图像，每帧图像大小为240x320，总共包含了13320个视频片段。
3.环境配置：采用Python编程语言，使用TensorFlow或PyTorch框架。学习者应自行安装Python环境和相关库文件，并能够熟练使用基本的深度学习算法。
4.任务步骤：
（1）数据预处理：对UCF101数据集进行预处理，包括去除无效数据、按照类别分组、划分训练集和测试集等。
（2）特征提取：使用卷积神经网络对视频序列中的每个帧图像进行特征提取，并采用LSTM等深度学习模型整合视频序列特征，提高视频分类的准确率。
（3）模型训练：构建深度学习模型，对预处理后的数据进行训练，并调整模型参数以提高分类精度。
（4）模型评估：在测试集上对模型进行评估，计算分类准确率，并进行混淆矩阵等评估指标的分析。
5.任务效果：完成任务的学习者需具备以下能力：
（1）了解深度学习在计算机视觉领域的应用。
（2）熟练掌握深度学习模型的构建、训练和评估方法。
（3）掌握视频图像分类的基本理论及实现方法。
（4）对视频图像分类的数据预处理、特征提取、模型训练和评估能够熟练运用。
任务评估
1.成果提交：学习者需将完整的代码、数据预处理结果、模型训练记录以及实验报告提交至任务平台，满足提交要求后任务评估团队将对其完成度和质量进行评估。
2.评估标准：任务评估团队将根据学习者的提交内容综合评估其完成度和质量，主要参考以下方面：
（1）预处理能力：数据集预处理是否完全，划分训练集和测试集是否合理，数据清晰准确。
（2）特征提取能力：特征提取算法是否准确有效，视频序列特征融合是否成功。
（3）模型训练能力：是否构建了合理有效的神经网络模型，是否选择了合适的优化算法。
（4）模型评估能力：能否准确评估分类准确率，是否分析了混淆矩阵等评估指标。
3.评估结果：根据评估标准对学习者任务完成情况进行评估，并将其按照优秀、良好、一般、不合格等级别进行分类。