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准备 HVU

简介

@article{Diba2019LargeSH,
  title={Large Scale Holistic Video Understanding},
  author={Ali Diba and M. Fayyaz and Vivek Sharma and Manohar Paluri and Jurgen Gall and R. Stiefelhagen and L. Gool},
  journal={arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2019}
}

请参照 官方项目 及 原论文 以获取数据集基本信息。 在开始之前，用户需确保当前目录为 $MMACTION2/tools/data/hvu/。

1. 准备标注文件

首先，用户可以使用如下脚本下载标注文件并进行预处理：

bash download_annotations.sh

此外，用户可使用如下命令解析 HVU 的标签列表：

python parse_tag_list.py

2. 准备视频

用户可以使用以下脚本准备视频，视频准备代码修改自 ActivityNet 爬虫。 注意这一步骤将花费较长时间。

bash download_videos.sh

3. 提取 RGB 帧和光流

如果用户仅使用 video loader，则可以跳过本步。

在提取之前，请参考 安装教程 安装 denseflow。

用户可使用如下脚本同时抽取 RGB 帧和光流：

bash extract_frames.sh

该脚本默认生成短边长度为 256 的帧，可参考 数据准备 获得更多细节。

4. 生成文件列表

用户可以使用以下两个脚本分别为视频和帧文件夹生成文件列表：

bash generate_videos_filelist.sh
# 为帧文件夹生成文件列表
bash generate_rawframes_filelist.sh

5. 为每个 tag 种类生成文件列表

若用户需要为 HVU 数据集的每个 tag 种类训练识别模型，则需要进行此步骤。

步骤 4 中生成的文件列表包含不同类型的标签，仅支持使用 HVUDataset 进行涉及多个标签种类的多任务学习。加载数据的过程中需要使用 LoadHVULabel 类进行多类别标签的加载，训练过程中使用 HVULoss 作为损失函数。

如果用户仅需训练某一特定类别的标签，例如训练一识别模型用于识别 HVU 中 action 类别的标签，则建议使用如下脚本为特定标签种类生成文件列表。新生成的列表将只含有特定类别的标签，因此可使用 VideoDataset 或 RawframeDataset 进行加载。训训练过程中使用 BCELossWithLogits 作为损失函数。

以下脚本为类别为 ${category} 的标签生成文件列表，注意仅支持 HVU 数据集包含的 6 种标签类别: action, attribute, concept, event, object, scene。

python generate_sub_file_list.py path/to/filelist.json ${category}

对于类别 ${category}，生成的标签列表文件名中将使用 hvu_${category} 替代 hvu。例如，若原指定文件名为 hvu_train.json，则对于类别 action，生成的文件列表名为 hvu_action_train.json。

6. 目录结构

在完整完成 HVU 的数据处理后，将得到帧文件夹（RGB 帧和光流帧），视频以及标注文件。

在整个项目目录下（仅针对 HVU），完整目录结构如下所示：

mmaction2
├── mmaction
├── tools
├── configs
├── data
│   ├── hvu
│   │   ├── hvu_train_video.json
│   │   ├── hvu_val_video.json
│   │   ├── hvu_train.json
│   │   ├── hvu_val.json
│   │   ├── annotations
│   │   ├── videos_train
│   │   │   ├── OLpWTpTC4P8_000570_000670.mp4
│   │   │   ├── xsPKW4tZZBc_002330_002430.mp4
│   │   │   ├── ...
│   │   ├── videos_val
│   │   ├── rawframes_train
│   │   ├── rawframes_val

关于 HVU 数据集上的训练与测试，请参照 基础教程。