动作识别0-02：mmaction2(SlowFast)-官方数据训练测试-ucf101

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动作识别0-00：mmaction2(SlowFast)-目录-史上最新无死角讲解

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注意，本人编写该博客的时间为2020/07/28，也就是说，你现在下载的作者代码或许和\color{red}{注意，本人编写该博客的时间为2020/07/28，也就是说，你现在下载的作者代码或许和}注意，本人编写该博客的时间为2020/07/28，也就是说，你现在下载的作者代码或许和
本人的代码不一样（如果作者有更新过）还有就是，本人调试该代码为ubuntu18.04系统\color{red}{本人的代码不一样（如果作者有更新过）还有就是，本人调试该代码为ubuntu18.04系统}本人的代码不一样（如果作者有更新过）还有就是，本人调试该代码为ubuntu18.04系统
即下面的报错使用ubuntu18.04报错的过程，以及解决办法\color{red}{即下面的报错使用ubuntu18.04报错的过程，以及解决办法}即下面的报错使用ubuntu18.04报错的过程，以及解决办法

anconda环境搭建

#  $MMACTION2表示项目（从githubu下载）的根目录
cd $MMACTION2
conda create -n mmaction2-pytorch1.5-py3.6 -y python=3.6
conda activate mmaction2-pytorch1.5-py3.6
pip install torch==1.5.0+cu101 torchvision==0.6.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install -r requirements/build.txt
python setup.py develop
pip install decord -i https://pypi.douban.com/simple

数据摆放

上一篇博客已经给出数据的下载链接，并且告示了需要的内容，下载下来之后本人摆放如下（没有的目录请自行创建）：

进入到第二个红箭头标识的Dataset/ucf101目录，请自行解压两个文件，获得目录如下：

重命名UCF-101为videos，重命名ucfTrainTestlist为annotations。本人显示如下：

数据制作

本人的数据制作流程主要参考如下链接（有兴趣的朋友可以自行探索）：
https://github.com/open-mmlab/mmaction2/blob/master/docs/getting_started.md#training-setting
执行如下指令

#  $MMACTION2表示项目的根目录
cd $MMACTION2
# 创建软连接。注意/work/2.ChiPeak/5.OpenMMLab/1.mmaction2/Dataset需要替换成你本人Dataset路径
ln -s  /work/2.ChiPeak/5.OpenMMLab/1.mmaction2/Dataset data
cd  tools/data/
python build_rawframes.py ../../data/ucf101/videos/ ../../data/ucf101/rawframes/ --task rgb --level 2 --ext avi --use-opencv --new-short 0 --new-width 320 --new-height 240
cd ucf101
bash generate_rawframes_filelist.sh
bash generate_videos_filelist.sh

执行完成之后，本人的目录分布如下：

模型训练

视频切割帧进行训练

首先执行如下指令，在项目的根目录$MMACTION2：

cp configs/recognition/slowfast/slowfast_r50_4x16x1_256e_kinetics400_rgb.py  configs/recognition/slowfast/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb.py

然后修改configs/recognition/slowfast/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb.py文件如下（灰色字体表示本人注释的源码）:

test_cfg = dict(average_clips=None)
#dataset_type = 'RawframeDataset'
#data_root = 'data/kinetics400/rawframes_train'
#data_root_val = 'data/kinetics400/rawframes_val'
#ann_file_train = 'data/kinetics400/kinetics400_train_list_rawframes.txt'
#ann_file_val = 'data/kinetics400/kinetics400_val_list_rawframes.txt'
#ann_file_test = 'data/kinetics400/kinetics400_val_list_rawframes.txt'dataset_type = 'RawframeDataset'
data_root = 'data/ucf101/rawframes'
data_root_val = 'data/ucf101/rawframes'
ann_file_train = 'data/ucf101/ucf101_train_split_1_rawframes.txt'
ann_file_val = 'data/ucf101/ucf101_val_split_1_rawframes.txt'
ann_file_test = 'data/ucf101/ucf101_val_split_1_rawframes.txt'

然后执行

python tools/train.py configs/recognition/slowfast/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb.py   --work-dir work_dirs/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb    --validate --seed 0 --deterministic

报错一：

  File "/my_app/anaconda3/envs/test/lib/python3.6/site-packages/mmcv-1.0.4-py3.6-linux-x86_64.egg/mmcv/runner/base_runner.py", line 339, in register_lr_hookhook = mmcv.build_from_cfg(lr_config, HOOKS)File "/my_app/anaconda3/envs/test/lib/python3.6/site-packages/mmcv-1.0.4-py3.6-linux-x86_64.egg/mmcv/utils/registry.py", line 157, in build_from_cfgf'{obj_type} is not in the {registry.name} registry')
KeyError: 'CosineAnealingLrUpdaterHook is not in the hook registry'

修改configs/recognition/slowfast/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb.py如下：

#lr_config = dict(policy='CosineAnealing', min_lr=0)
lr_config = dict(policy='step', step=[40,60])

本人对于这里表示很奇怪，为什么不能使用CosineAnealing，暂且不去理会，我们后续慢慢去分析。

报错二：

  File "/work/2.ChiPeak/5.OpenMMLab/1.mmaction2/1.mmaction2/1.mmaction2-init-master/mmaction/models/backbones/resnet3d.py", line 279, in _inner_forwardout = out + identity
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB (GPU 0; 5.81 GiB total capacity; 4.99 GiB already allocated; 6.62 MiB free; 5.06 GiB reserved in total by PyTorch)
(test) root@ebe12713b2cb:/work/2.ChiPeak/5.OpenMMLab/1.mmaction2/1.mmaction2/1.mmaction2-init-master#

这里是显存不够了，修改configs/recognition/slowfast/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb.py如下：

train_pipeline = [#dict(type='SampleFrames', clip_len=32, frame_interval=2, num_clips=1),dict(type='SampleFrames', clip_len=16, frame_interval=2, num_clips=1),#checkpoint_config = dict(interval=4)
checkpoint_config = dict(interval=1)#num_classes=400,num_classes=101,

这里表示每次次采样16帧，这样占用的显存就比较小了。设置interval=1，是为了在训练个 epoch 之后保存一次模型，方便后续的模型测试

正常运行
再次执行：

python tools/train.py configs/recognition/slowfast/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb.py   --work-dir work_dirs/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb    --validate --seed 0 --deterministic

本人显示如下：

本人在训练一个epoch之后就停止了，然后进行后面的模型测试。

源视频数据进行训练：

修改my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb.py文件如下：

test_cfg = dict(average_clips=None)
#dataset_type = 'RawframeDataset'
#data_root = 'data/kinetics400/rawframes_train'
#data_root_val = 'data/kinetics400/rawframes_val'
#ann_file_train = 'data/kinetics400/kinetics400_train_list_rawframes.txt'
#ann_file_val = 'data/kinetics400/kinetics400_val_list_rawframes.txt'
#ann_file_test = 'data/kinetics400/kinetics400_val_list_rawframes.txt'dataset_type = 'VideoDataset'
data_root = 'data/ucf101/videos'
data_root_val = 'data/ucf101/videos'
ann_file_train = 'data/ucf101/ucf101_train_split_1_videos.txt'
ann_file_val = 'data/ucf101/ucf101_val_split_1_videos.txt'
ann_file_test = 'data/ucf101/ucf101_val_split_1_videos.txt'train_pipeline = [dict(type='DecordInit'),#dict(type='SampleFrames', clip_len=32, frame_interval=2, num_clips=1),dict(type='SampleFrames', clip_len=16, frame_interval=2, num_clips=1),#dict(type='FrameSelector'),dict(type='DecordDecode'),dict(type='Resize', scale=(-1, 256)),val_pipeline = [dict(type='DecordInit'),#dict(type='SampleFrames',clip_len=32,frame_interval=2,num_clips=1,test_mode=True),dict(type='SampleFrames', clip_len=16, frame_interval=2, num_clips=1, test_mode=True),#dict(type='FrameSelector'),dict(type='DecordDecode'),dict(type='Resize', scale=(-1, 256)),test_pipeline = [dict(type='DecordInit'),#dict(type='SampleFrames',clip_len=32,frame_interval=2,num_clips=1,test_mode=True),dict(type='SampleFrames', clip_len=16, frame_interval=2, num_clips=1, test_mode=True),#dict(type='FrameSelector'),dict(type='DecordDecode'),dict(type='Resize', scale=(-1, 256)),

同样还是执行（本人感觉直接加载视频，比加载切割之后视频帧训练速度更快）：

python tools/train.py configs/recognition/slowfast/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb.py   --work-dir work_dirs/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb    --validate --seed 0 --deterministic

模型测试

执行指令：

python tools/test.py configs/recognition/slowfast/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb.py  work_dirs/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb/epoch_1.pth --eval top_k_accuracy mean_class_accuracy     --out result.json --average-clips=prob

本人显示如下：

由于时间太长，本人就直接停止没有等待了。

结语

后续我会对mmaction2架构进行讲解，SlowFast论文翻译以及SlowFast网络结构解析。下篇博客见，老铁！