Action-Net|UCF101数据集上训练测试数据load过程

Action-Net(CVPR2021)

论文中给出了三个数据集的测试精度，sth-sthV2,jester,egogesture.
其数据加载方式利用了作者构造的.pkl文件;
要想要在UCF101，HMDB51上训练测试精度，有两种方法：
（1）改写代码
（2）构造ucf101和hmdb51数据集的.pkl文件

本文将附上方法（1）的实现步骤及代码，以ucf101为例：

首先，在train.py中，需要在所有涉及到数据加载的地方加上ucf101以及hmdb51的选项；

在./ACTION-Net/data/下构造dataset_ucf101.py，函数load_video代码见下，其余部分与其他数据集的加载相同；

root = './datasets/UCF101_org/'#ucf101数据集文件夹，包含annotions,rawframes
annot_path = 'ucf101_splits_101'#包含annotions的文件夹
rawframe_path = '/data1/han_wu/datasets/UCF101_org/ucf101_rawframes'def load_video(annot_path, mode):# mode: train, val, testtxt_file=os.path.join(annot_path,'ucf101_{}_split_1_rgb.txt'.format(mode))video_names =[]frame_nums = []labels = []file = open(txt_file,'r')for content in file.readlines():video_names.append(content.strip('').split(" ")[0])frame_nums.append(content.strip('').split(" ")[1])labels.append(content.strip('\n').split(" ")[2])#print("video,frames,label:",video_names,frame_nums,labels)rgb_samples = []for video_name in video_names:video_path = os.path.join(rawframe_path,video_name)rgb_list = []for num in os.listdir(video_path):frame_path = os.path.join(video_path,num)rgb_list.append(frame_path)rgb_samples.append(sorted(rgb_list))print('{}: {} videos have been loaded'.format(mode, len(rgb_samples)))return rgb_samples, labels

至此，运行action-net训练指令，即可将ucf101作为数据训练模型。

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