【slowfast 减少ava数据集】将ava数据集缩小到2个，对数据集做训练，然后进行检测，为训练自己的数据集做准备

前言

b站讲解
ava的数据集非常大，训练起来非常慢，这次我就把ava的数据集缩小到2个视频（原本有299个视频），这样做的目的是观察slowfast是如何训练ava数据集的。也为我后面制作自己的数据集做下铺垫。

一，数据文件结构

首先需要把原有的数据文件的内容进行修改，原来的数据文件针对的是299个视频图片，这次只针对2个视频图片。

1.1 myava

新建一个文件夹myava，这里存放下图显示的文件夹：annotations、frame_lists、frames。

1.2 annotations

在annotations文件下，有如下文件，这些文件是从官网下载的

这里不要使用官网的默认版本，采用最新的2.2版本，官网有一个下载的链接：https://dl.fbaipublicfiles.com/pyslowfast/annotation/ava/ava_annotations.tar

下载后，解压（我是在ubuntu下解压的），使用tree查看其结构：

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├── ava_annotations
│   ├── ava_action_list_v2.1_for_activitynet_2018.pbtxt
│   ├── ava_action_list_v2.2_for_activitynet_2019.pbtxt
│   ├── ava_action_list_v2.2.pbtxt
│   ├── ava_included_timestamps_v2.2.txt
│   ├── ava_test_excluded_timestamps_v2.1.csv
│   ├── ava_test_excluded_timestamps_v2.2.csv
│   ├── ava_test_v2.2.csv
│   ├── ava_train_excluded_timestamps_v2.1.csv
│   ├── ava_train_excluded_timestamps_v2.2.csv
│   ├── ava_train_v2.1.csv
│   ├── ava_train_v2.2.csv
│   ├── ava_val_excluded_timestamps_v2.1.csv
│   ├── ava_val_excluded_timestamps_v2.2.csv
│   ├── ava_val_v2.1.csv
│   ├── ava_val_v2.2.csv
│   ├── person_box_67091280_iou75
│   │   ├── ava_detection_test_boxes_and_labels.csv
│   │   ├── ava_detection_train_boxes_and_labels_include_negative.csv
│   │   ├── ava_detection_train_boxes_and_labels_include_negative_v2.1.csv
│   │   ├── ava_detection_train_boxes_and_labels_include_negative_v2.2.csv
│   │   ├── ava_detection_val_boxes_and_labels.csv
│   │   ├── ava_detection_val_for_training_boxes_and_labels_include_negative.csv
│   │   └── ava_detection_val_for_training_boxes_and_labels_include_negative_v2.2.csv
│   ├── person_box_67091280_iou90
│   │   ├── ava_action_list_v2.1_for_activitynet_2018.pbtxt
│   │   ├── ava_detection_test_boxes_and_labels.csv
│   │   ├── ava_detection_train_boxes_and_labels_include_negative.csv
│   │   ├── ava_detection_train_boxes_and_labels_include_negative_v2.1.csv
│   │   ├── ava_detection_train_boxes_and_labels_include_negative_v2.2.csv
│   │   ├── ava_detection_val_boxes_and_labels.csv
│   │   ├── ava_detection_val_for_training_boxes_and_labels_include_negative.csv
│   │   ├── ava_detection_val_for_training_boxes_and_labels_include_negative_v2.1.csv
│   │   ├── ava_detection_val_for_training_boxes_and_labels_include_negative_v2.2.csv
│   │   ├── ava_train_predicted_boxes.csv
│   │   ├── ava_train_v2.1.csv
│   │   ├── ava_val_excluded_timestamps_v2.1.csv
│   │   ├── ava_val_predicted_boxes.csv -> ava_detection_val_boxes_and_labels.csv
│   │   ├── ava_val_v2.1.csv
│   │   ├── test.csv
│   │   ├── train.csv
│   │   └── val.csv
│   ├── test.csv
│   ├── train.csv
│   └── val.csv
└── ava_annotations.tar

这些文件不能全要，只去我们所需的，因为我们用的每一个都是需要进行修改的。

下面是需要的文件：
annotations
—person_box_67091280_iou90
------ava_detection_train_boxes_and_labels_include_negative_v2.2.csv
------ava_detection_val_boxes_and_labels.csv
—ava_action_list_v2.2_for_activitynet_2019.pbtxt
—ava_detection_val_boxes_and_labels.csv
—ava_train_v2.1.csv
—ava_train_v2.2.csv
—ava_val_excluded_timestamps_v2.2.csv
—ava_val_v2.2.csv

1.3 annotations文件处理

每一个文件都需要处理，下面开始处理：
1,/annotations/person_box_67091280_iou90/ava_detection_train_boxes_and_labels_include_negative_v2.2.csv:
如下图所示，只要第一列名为： -5KQ66BBWC4的所有行

2,/annotations/person_box_67091280_iou90/ava_detection_val_boxes_and_labels.csv
如下图所示，只要第一列为：1j20qq1JyX4 的所有行

3,/annotations/ava_action_list_v2.2_for_activitynet_2019.pbtxt:
这个文件不改，这是用来记录行为种类的，共有80个

4,annotations/ava_detection_val_boxes_and_labels.csv

如下图所示，只要第一列为：1j20qq1JyX4 的所有行

5,/annotations/ava_train_v2.1.csv, /annotations/ava_train_v2.2csv
这两个文件非常类似，处理方法也一样

如下图所示，只要第一列名为： -5KQ66BBWC4的所有行

6,/annotations/ava_val_excluded_timestamps_v2.2.csv
这个是空文件，因为在我们所选的视频中，没有需要排除的帧。

7，/annotations/ava_val_v2.2.csv

如下图所示，只要第一列为：1j20qq1JyX4 的所有行

1.4 frame_lists

在frame_lists目录下，这里只存放了两个文件：train.csv、val.csv
下载地址：train.csv、val.csv

同样需要修改，同上一小节讲的。

1,frame_lists/train.csv

如下图所示，只要第一列名为： -5KQ66BBWC4的所有行

2,frame_lists/val.csv

如下图所示，只要第一列为：1j20qq1JyX4 的所有行

1.5 frames

/frames下有两个文件夹：-5KQ66BBWC4,1j20qq1JyX4
这两个文件夹里存放的就是ava剪辑后的图片，制作过程参考官网

二，预训练模型

最好使用预训练模型，这样可以缩短训练的一个时间，我用的预训练模型如下图

模型下载官网，预训练模型下载链接

下载下来后，放在文件夹/SlowFast/configs/AVA/c2/下面，如下图（由于下载的预训练模型和之前一个模型重名，所以我在预训练模型后面加了个ss）

四，配置文件

4.1 创建新的yaml文件

在/SlowFast/configs/AVA/下创建一个新的yaml文件：SLOWFAST_32x2_R50_SHORT4.yaml，如下图

代码如下：

TRAIN:
  ENABLE: True
  DATASET: ava
  BATCH_SIZE: 2 #64
  EVAL_PERIOD: 5
  CHECKPOINT_PERIOD: 1
  AUTO_RESUME: True
  CHECKPOINT_FILE_PATH: '/home/lxn/0yangfan/Slowfast2/SlowFast-master/configs/AVA/c2/SLOWFAST_32x2_R101_50_50ss.pkl'  #path to pretrain model
  CHECKPOINT_TYPE: caffe2
DATA:
  NUM_FRAMES: 32
  SAMPLING_RATE: 2
  TRAIN_JITTER_SCALES: [256, 320]
  TRAIN_CROP_SIZE: 224
  TEST_CROP_SIZE: 224
  INPUT_CHANNEL_NUM: [3, 3]
  PATH_TO_DATA_DIR: '/disk6T/ava'
DETECTION:
  ENABLE: True
  ALIGNED: True
AVA:
  FRAME_DIR: '/disk6T/myava/frames'
  FRAME_LIST_DIR: '/disk6T/myava/frame_lists'
  ANNOTATION_DIR: '/disk6T/myava/annotations'
  #LABEL_MAP_FILE: 'ava_action_list_v2.1_for_activitynet_2018.pbtxt'
  #0GROUNDTRUTH_FILE: 'ava_val_v2.1.csv'
  #TRAIN_GT_BOX_LISTS: ['ava_train_v2.1.csv']
  DETECTION_SCORE_THRESH: 0.8
  TRAIN_PREDICT_BOX_LISTS: [
    "ava_train_v2.2.csv",
    "person_box_67091280_iou90/ava_detection_train_boxes_and_labels_include_negative_v2.2.csv",
  ]
  #TRAIN_PREDICT_BOX_LISTS: ["ava_train_predicted_boxes.csv"]
  TEST_PREDICT_BOX_LISTS: ["person_box_67091280_iou90/ava_detection_val_boxes_and_labels.csv"]
  #TEST_PREDICT_BOX_LISTS: ["ava_test_predicted_boxes.csv"]
  #EXCLUSION_FILE: "ava_train_excluded_timestamps_v2.1.csv"
  
  
SLOWFAST:
  ALPHA: 4
  BETA_INV: 8
  FUSION_CONV_CHANNEL_RATIO: 2
  FUSION_KERNEL_SZ: 7
RESNET:
  ZERO_INIT_FINAL_BN: True
  WIDTH_PER_GROUP: 64
  NUM_GROUPS: 1
  DEPTH: 50
  TRANS_FUNC: bottleneck_transform
  STRIDE_1X1: False
  NUM_BLOCK_TEMP_KERNEL: [[3, 3], [4, 4], [6, 6], [3, 3]]
  SPATIAL_DILATIONS: [[1, 1], [1, 1], [1, 1], [2, 2]]
  SPATIAL_STRIDES: [[1, 1], [2, 2], [2, 2], [1, 1]]
NONLOCAL:
  LOCATION: [[[], []], [[], []], [[], []], [[], []]]
  GROUP: [[1, 1], [1, 1], [1, 1], [1, 1]]
  INSTANTIATION: dot_product
  POOL: [[[1, 2, 2], [1, 2, 2]], [[1, 2, 2], [1, 2, 2]], [[1, 2, 2], [1, 2, 2]], [[1, 2, 2], [1, 2, 2]]]
BN:
  USE_PRECISE_STATS: False
  NUM_BATCHES_PRECISE: 200
SOLVER:
  BASE_LR: 0.1
  LR_POLICY: steps_with_relative_lrs
  STEPS: [0, 10, 15, 20]
  LRS: [1, 0.1, 0.01, 0.001]
  MAX_EPOCH: 20
  MOMENTUM: 0.9
  WEIGHT_DECAY: 1e-7
  WARMUP_EPOCHS: 5.0
  WARMUP_START_LR: 0.000125
  OPTIMIZING_METHOD: sgd
MODEL:
  NUM_CLASSES: 80
  ARCH: slowfast
  MODEL_NAME: SlowFast
  LOSS_FUNC: bce
  DROPOUT_RATE: 0.5
  HEAD_ACT: sigmoid
TEST:
  ENABLE: False
  DATASET: ava
  BATCH_SIZE: 8
DATA_LOADER:
  NUM_WORKERS: 2
  PIN_MEMORY: True
NUM_GPUS: 1
NUM_SHARDS: 1
RNG_SEED: 0
OUTPUT_DIR: .

4.2 yaml文件解释

1. TRAIN
   1.1. ENABLE: True。这里将TRAIN设置为TRUE，同样的，也要TEST.ENABLE设置为False（我们只需要训练的过程）
   1.2 BATCH_SIZE: 2 #64.这里batch_size是由于我的电脑显存不够，只能设置为2，如果大家的显存够大，可以把这个batch_size设置的大一些。
   1.3 CHECKPOINT_FILE_PATH: ‘/home/lxn/0yangfan/Slowfast2/SlowFast-master/configs/AVA/c2/SLOWFAST_32x2_R101_50_50ss.pkl’ 这里放的是预训练模型的位置
2. DATA
   2.1 PATH_TO_DATA_DIR: ‘/disk6T/ava’ 这里是ava文件的位置

其他也比较简单，大家就自己理解了。

五，训练

 python tools/run_net.py --cfg configs/AVA/SLOWFAST_32x2_R50_SHORT4.yaml

六，结果查看

这里就要参考之前的博客进行结果的查看：
【SlowFast复现】SlowFast Networks for Video Recognition复现代码 使用自己的视频进行demo检测

使用训练后的权重，对我们的视频进行检测，会发现检测结果很糟糕。毕竟只是用了1个训练视频和1个验证视频

最后检验的视频会上传到B站中。