win11系统AVA2.1数据集制作、训练、测试、本地视频验证（完整已跑通）

写在前面：

本文参照杨帆老师的博客，根据自己的需要进行制作，杨帆老师博客原文链接如下：

自定义ava数据集及训练与测试 完整版 时空动作/行为 视频数据集制作 yolov5, deep sort, VIA MMAction, SlowFast-CSDN博客文章浏览阅读2.2w次，点赞31次，收藏165次。前言这一篇博客应该是我花时间最多的一次了，从2022年1月底至2022年4月底。我已经将这篇博客的内容写为论文，上传至arxiv：https://arxiv.org/pdf/2204.10160.pdf欢迎大家指出我论文中的问题，特别是语法与用词问题在github上，我也上传了完整的项目：https://github.com/Whiffe/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset关于自定义ava数据集，也是后台_ava数据集https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/124358725

一、环境准备

1、数据集制作环境

conda create -n your-env-name python=3.8 -y

conda activate your-env-name

数据集制作环境只需要YOLOv5和torch，下面命令是安装cuda11.1版本的torch的torchvision。

pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip install opencv-python-headless==4.1.2.30

提前下载好YOLOv5源码，cd到YOLOv5根目录，使用如下命令安装YOLOv5的依赖。

pip install -r requirements.txt

2、训练环境

训练环境本文严格依照MMaction2框架的安装环境，如有需要可参考如下链接：

安装 — MMAction2 1.2.0 文档https://mmaction2.readthedocs.io/zh-cn/latest/get_started/installation.html

2.1创建训练环境

conda create -n your-env-name python=3.8 -y

conda activate your-env-name

 2.2安装Pytorch和对应版本的torchvision

pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

2.3安装MMaction2依赖（使用mim安装命令）

使用mim命令可以自动解决版本问题

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install mmcv
mim install mmdet
mim install mmpose

2.4从源码构建MMaction2

git clone https://github.com/open-mmlab/mmaction2.git
cd mmaction2
pip install -v -e .

2.5验证安装

请参考其他博客，进行MMaction2的安装验证

Win11系统下使用SlowFast训练AVA数据集-CSDN博客文章浏览阅读237次。本文主要讲述如何在Win11系统使用MMaction2框架下SlowFast网络进行AVA数据集的训练。https://blog.csdn.net/Yayisheng/article/details/135116428?spm=1001.2014.3001.5501

二、数据集制作（以下内容请在一.1创建的环境下运行）

请先下载杨帆老师的裁剪程序包

git clone https://gitee.com/YFwinston/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset.git

1、视频裁剪

本文以11秒视频为例，读者可以根据自己的需求变更视频长度，建议每个视频里都有动作并且持续11秒时间，裁剪软件可以使用剪映，ffmpeg裁剪出来的视频长度有出入，一定务必保证裁剪出来的视频为11：00：00，不能多一毫秒！！！！

2、视频抽帧

2.1每秒30帧抽取

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset下运行如下命令

sh cut_video.sh

生成的结果保存在 Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/frames文件夹下

 2.2整合和缩减帧

每秒一帧，整合在一个文件夹中的原因是方便yolov5检测，初步得到打标框 ，在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset下运行如下命令

python choose_frames_all.py 10 0

运行结果保存在 Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/choose_frames_all下

2.3不整合缩减

不整合主要是方便via的标注，文件结构会根据对应的视频 ，在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset下运行如下命令

python choose_frames.py 10 0

结果保存在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/choose_frames下

3、YOLOv5对帧进行检测

推荐使用YOLOv5x作为检测的预训练权重，虽然模型较大，但是检测性能较好，如有需要可以在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/yolov5/detect.py修改对应代码

3.1对choose_frames_all进行检测

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort下运行如下代码

python ./yolov5/detect.py --source ../Dataset/choose_frames_all/ --save-txt --save-conf 

结果会保存在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/yolov5/runs/detect/exp，请挨个检查是否每张图片都有人的标注框，如果没有，请先将label里的txt文件转成xml后，使用labelimg标注，之后再将xml转为txt

3.2 生成dense_proposals_train.pkl

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork下运行如下代码

python dense_proposals_train.py ../yolov5/runs/detect/exp/labels ./dense_proposals_train.pkl show

4、 使用VIA工具

4.1choose_frames_all_middle

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset下运行如下代码

python choose_frames_middle.py

4.2自定义动作

请在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork/dense_proposals_train_to_via.py 中修改自己的动作类别（注意：动作类别请尽量使用英文，中文动作可能在训练阶段会报编码错误！）

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork下运行如下代码

python dense_proposals_train_to_via.py ./dense_proposals_train.pkl ../../Dataset/choose_frames_middle/

结果保存在 Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/choose_frames_middle文件夹中的json文件

4.3 去掉其他多余的标签

由于YOLOv5的预训练权重包含了80种物品类别，我们只需要人这一种类别，所以我们需要删除其他类别

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset下运行如下代码

python chang_via_json.py

结果保存在 Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/choose_frames_middle文件夹中的_s.json文件

4.4 VIA标注

via标注工具下载链接：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/downloads/via3/via-3.0.11.ziphttps://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/downloads/via3/via-3.0.11.zip点击 via_image_annotator.html

点击1，导入choose_frames_middle的图片文件，点击2，导入_s.json文件

 标注完之后点击保存，会下载一个json文件，请按照1_finish.json，2_finish.json重命名文件之后，放在choose_frames_middle对应的文件夹下

4.5VIA标注信息提取和整合

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/下执行

python json_extract.py

结果保存在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/train_without_personID.csv文件内

5、使用deepsort进行人物追踪

请提前下载deepsort的权重文件ckpt.t7，梯子下载过慢可以使用下面的百度网盘链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1zPBlLgJ8o3i5R5H539p_QQ
提取码：ww9c

将权重文件放在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/deep_sort_pytorch/deep_sort/deep/checkpoint文件夹内

5.1生成train_personID.csv

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/执行（注意：请修改source的路径）

python yolov5_to_deepsort.py --source /path/to/your/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/frames

结果保存在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/train_personID.csv

5.2融合两个csv文件

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/下执行

python train_temp.py

结果保存在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/train_temp.csv

5.3修正文件

会发现有些ID是-1，这些-1是deepsort未检测出来的数据，原因是人首次出现或者出现时间过短，deepsort未检测出ID

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/下执行

python train.py

结果保存在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations/train.csv

6、其余标注文件

6.1生成train_excluded_timestamps.csv

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations执行

type nul > train_excluded_timestamps.csv
type nul > included_timestamps.txt

然后在included_timestamps.txt 中写入

02
03
04
05
06
07
08

 6.2创建动作文件

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations执行

type nul > action_list.pbtxt

在文件内写入你需要的动作

item {
  name: "your action1"
  id: 1
}
item {
  name: "your action2"
  id: 2
}
item {
  name: "your action3"
  id: 3
}

6.3复制dense_proposals_train.pkl文件

将3.2生成的dense_proposals_train.pkl文件复制到Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations下

6.4创建val.csv

由于本文使用的数据集较小，所以不区分训练集和验证集，使用训练集作为验证集，如果有需要区分的读者，验证集的制作过程需要重复本文以上的所有操作

6.5创建val_excluded_timestamps.csv

复制6.1生成的文件即可

7、视频帧重命名

请将Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/frames内的所有文件，复制到Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/rawframes中

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork下运行如下代码

python change_raw_frames.py

8、标注文件修正

在Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork下运行如下代码

python change_dense_proposals_train.py
python change_dense_proposals_val.py

9、所有标注文件一览

10、AVA2.1数据集所有文件一览

Dataset
├─annotations
│  ├─dense_proposals_train.pkl
│  ├─dense_proposals_val.pkl
│  ├─dense_proposals_test.pkl
│  ├─train.csv
│  ├─val.csv
│  ├─included_timestamps.csv
│  ├─train_excluded_timestamps.csv
│  ├─val_excluded_timestamps.csv
│  └─action_list.pbtxt
├─videos
│  ├─1.mp4
│  ├─2.mp4
│  └─...
├─video_crop
│  ├─1.mp4
│  ├─2.mp4
│  └─...
└─rawframes
   ├─1
   │  ├─img_00001.jpg
   │  ├─img_00002.jpg
   │  └─...
   ├─2
   │  ├─img_00001.jpg
   │  ├─img_00002.jpg
   │  └─...
   └─...

三、模型训练

请参考下面的博客，对代码进行修改

Win11系统下使用SlowFast训练AVA数据集-CSDN博客文章浏览阅读240次。本文主要讲述如何在Win11系统使用MMaction2框架下SlowFast网络进行AVA数据集的训练。https://blog.csdn.net/Yayisheng/article/details/135116428?spm=1001.2014.3001.5502修改的地方如下所示

使用如下命令启动训练

python tools/train.py path/to/your/config

模型权重保存在work_dir文件下

四、模型测试

使用如下命令进行测试

python tools/test.py path/to/your/config path/to/your/weights 

得到如下结果

五、使用本地视频进行推理

在MMaction2的根目录下创建Checkpoints文件夹

1、下载slowfast_r50_8x8x1_256e_kinetics400_rgb_20200716-73547d2b.pth

将slowfast_r50_8x8x1_256e_kinetics400_rgb_20200716-73547d2b.pth文件放入Checkpoints/mmaction文件夹内

2、下载faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco_bbox_mAP-0.384_20200504_210434-a5d8aa15.pth

 将faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco_bbox_mAP-0.384_20200504_210434-a5d8aa15.pth放入Checkpoints/mmdetection文件夹内

以上文件的百度网盘链接如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1gUs3Ec_Ux2rfEBmY3AWRjw
提取码：8cx2

3、创建新的label_map

在MMaction2/tools/data/ava文件夹下，创建my_label_map.txt，里面放入自己的动作类别，前后顺序严格按照4.2的顺序

4、视频推理

使用如下命令进行视频推理（请根据自己的需求修改命令行的路径）

python demo/demo_spatiotemporal_det.py --config path/to/your/config --checkpoint path/to/your/weights --det-config demo/demo_configs/faster-rcnn_r50_fpn_2x_coco_infer.py --det-checkpoint Checkpoints/mmdetection/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco_bbox_mAP-0.384_20200504_210434-a5d8aa15.pth --video path/to/your/input/video --out_filename demo/det_1.mp4 --det-score-thr 0.5 --action-score-thr 0.5 --output-stepsize 4  --output-fps 6 --label-map path/to/your/labelmap

视频保存在demo/det_1.mp4

六、写在最后

如果在任何一步出现问题，可以在评论区进行讨论，谢谢大家的关注文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-827420.html

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