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数据使用说明

Youtube-8M数据集

这里用到的是YouTube-8M 2018年更新之后的数据集。使用官方数据集，并将TFRecord文件转化为pickle文件以便PaddlePaddle使用。Youtube-8M数据集官方提供了frame-level和video-level的特征，这里只需使用到frame-level的特征。

数据下载

请使用Youtube-8M官方链接分别下载训练集和验证集。每个链接里各提供了3844个文件的下载地址，用户也可以使用官方提供的下载脚本下载数据。数据下载完成后，将会得到3844个训练数据文件和3844个验证数据文件（TFRecord格式）。 假设存放视频模型代码库的主目录为: Code_Root，进入dataset/youtube8m目录

cd dataset/youtube8m

在youtube8m下新建目录tf/train和tf/val

mkdir tf && cd tf

mkdir train && mkdir val

并分别将下载的train和validate数据存放在其中。

数据格式转化

为了适用于PaddlePaddle训练，需要离线将下载好的TFRecord文件格式转成了pickle格式，转换脚本请使用dataset/youtube8m/tf2pkl.py。

在dataset/youtube8m 目录下新建目录pkl/train和pkl/val

cd dataset/youtube8m

mkdir pkl && cd pkl

mkdir train && mkdir val

转化文件格式(TFRecord -> pkl)，进入dataset/youtube8m目录，运行脚本

python tf2pkl.py ./tf/train ./pkl/train

和

python tf2pkl.py ./tf/val ./pkl/val

分别将train和validate数据集转化为pkl文件。tf2pkl.py文件运行时需要两个参数，分别是数据源tf文件存放路径和转化后的pkl文件存放路径。

备注：由于TFRecord文件的读取需要用到Tensorflow，用户要先安装Tensorflow，或者在安装有Tensorflow的环境中转化完数据，再拷贝到dataset/youtube8m/pkl目录下。为了避免和PaddlePaddle环境冲突，建议先在其他地方转化完成再将数据拷贝过来。

生成文件列表

进入dataset/youtube8m目录

ls $Code_Root/dataset/youtube8m/pkl/train/* > train.list

ls $Code_Root/dataset/youtube8m/pkl/val/* > val.list

在dataset/youtube8m目录下将生成两个文件，train.list和val.list，每一行分别保存了一个pkl文件的绝对路径。

Kinetics数据集

Kinetics数据集是DeepMind公开的大规模视频动作识别数据集，有Kinetics400与Kinetics600两个版本。这里使用Kinetics400数据集，具体的数据预处理过程如下。

mp4视频下载

在Code_Root目录下创建文件夹

cd $Code_Root/dataset && mkdir kinetics

cd kinetics && mkdir data_k400 && cd data_k400

mkdir train_mp4 && mkdir val_mp4

ActivityNet官方提供了Kinetics的下载工具，具体参考其官方repo 即可下载Kinetics400的mp4视频集合。将kinetics400的训练与验证集合分别下载到dataset/kinetics/data_k400/train_mp4与dataset/kinetics/data_k400/val_mp4。

mp4文件预处理

为提高数据读取速度，提前将mp4文件解帧并打pickle包，dataloader从视频的pkl文件中读取数据（该方法耗费更多存储空间）。pkl文件里打包的内容为(video-id,[frame1, frame2,...,frameN],label)。

在 dataset/kinetics/data_k400目录下创建目录train_pkl和val_pkl

cd $Code_Root/dataset/kinetics/data_k400

mkdir train_pkl && mkdir val_pkl

进入$Code_Root/dataset/kinetics目录，使用video2pkl.py脚本进行数据转化。首先需要下载train和validation数据集的文件列表。

首先生成预处理需要的数据集标签文件

python generate_label.py kinetics-400_train.csv kinetics400_label.txt

然后执行如下程序：

python video2pkl.py kinetics-400_train.csv $Source_dir $Target_dir  8 #以8个进程为例
  • 该脚本依赖ffmpeg库，请预先安装ffmpeg

对于train数据，

Source_dir = $Code_Root/dataset/kinetics/data_k400/train_mp4

Target_dir = $Code_Root/dataset/kinetics/data_k400/train_pkl

对于val数据，

Source_dir = $Code_Root/dataset/kinetics/data_k400/val_mp4

Target_dir = $Code_Root/dataset/kinetics/data_k400/val_pkl

这样即可将mp4文件解码并保存为pkl文件。

生成训练和验证集list

cd $Code_Root/dataset/kinetics

ls $Code_Root/dataset/kinetics/data_k400/train_pkl /* > train.list

ls $Code_Root/dataset/kinetics/data_k400/val_pkl /* > val.list

即可生成相应的文件列表，train.list和val.list的每一行表示一个pkl文件的绝对路径。

Non-local

Non-local模型也使用kinetics数据集，不过其数据处理方式和其他模型不一样，详细内容见Non-local数据说明