Skip to content

Latest commit

 

History

History
19 lines (10 loc) · 1.54 KB

README.md

File metadata and controls

19 lines (10 loc) · 1.54 KB

Non-local模型数据说明

在Non-local模型中,输入数据是mp4文件,在datareader部分的代码中,使用opencv读取mp4文件对视频进行解码和采样。train和valid数据随机选取起始帧的位置,对每帧图像做随机增强,短边缩放至[256, 320]之间的某个随机数,长边根据长宽比计算出来,截取出224x224大小的区域。test时每条视频会选取10个不同的位置作为起始帧,同时会选取三个不同的空间位置作为crop区域的起始点,这样每个视频会进行10x3次采样,对这30个样本的预测概率求和,选取概率最大的分类作为最终的预测结果。

数据下载

下载kinetics400数据,具体方法见数据说明中kinetics数据部分,假设下载的mp4文件存放在DATADIR目录下,train和validation数据分别位于$DATADIR/train和$DATADIR/valid目录。在下载数据的时候,将所有视频的高度缩放至256,宽度通过长宽比计算出来。

下载官方数据列表

将官方提供的数据集文件表格kinetics-400_train.csvkinetics-400_val.csv下载到此目录。

生成文件列表

打开generate_list.sh,将其中的TRAIN_DIR和VALID_DIR修改成用户所保存的mp4文件路径,运行脚本

bash generate_list.sh

即可生成trainlist.txt、vallist.txt和testlist.txt。