准备 UCF-101¶

简介¶

@article{Soomro2012UCF101AD,
  title={UCF101: A Dataset of 101 Human Actions Classes From Videos in The Wild},
  author={K. Soomro and A. Zamir and M. Shah},
  journal={ArXiv},
  year={2012},
  volume={abs/1212.0402}
}

用户可参考该数据集的官网，以获取数据集相关的基本信息。在数据集准备前，请确保命令行当前路径为 $MMACTION2/tools/data/ucf101/。

步骤 1. 下载标注文件¶

首先，用户可运行以下脚本下载标注文件。

bash download_annotations.sh

步骤 2. 准备视频文件¶

之后，用户可运行以下脚本准备视频文件。

bash download_videos.sh

用户可使用以下脚本，对原视频进行裁剪，得到密集编码且更小尺寸的视频。

python ../resize_videos.py ../../../data/ucf101/videos/ ../../../data/ucf101/videos_256p_dense_cache --dense --level 2 --ext avi

步骤 3. 抽取视频帧和光流¶

如果用户只想使用视频加载训练，则该部分是 可选项。

在抽取视频帧和光流之前，请参考安装指南安装 denseflow。

如果拥有大量的 SSD 存储空间，则推荐将抽取的帧存储至 I/O 性能更优秀的 SSD 中。所抽取的视频帧和光流约占据 100 GB 的存储空间。

可以运行以下命令为 SSD 建立软链接。

# 执行这两行进行抽取（假设 SSD 挂载在 "/mnt/SSD/"）
mkdir /mnt/SSD/ucf101_extracted/
ln -s /mnt/SSD/ucf101_extracted/ ../../../data/ucf101/rawframes

如果用户需要抽取 RGB 帧（因为抽取光流的过程十分耗时），可以考虑运行以下命令使用 denseflow 只抽取 RGB 帧。

bash extract_rgb_frames.sh

如果用户没有安装 denseflow，则可以运行以下命令使用 OpenCV 抽取 RGB 帧。然而，该方法只能抽取与原始视频分辨率相同的帧。

bash extract_rgb_frames_opencv.sh

如果用户想抽取 RGB 帧和光流，则可以运行以下脚本使用 “tvl1” 算法进行抽取。

bash extract_frames.sh

步骤 4. 生成文件列表¶

用户可以通过运行以下命令生成帧和视频格式的文件列表。

bash generate_videos_filelist.sh
bash generate_rawframes_filelist.sh

步骤 5. 检查文件夹结构¶

在完成所有 UCF-101 数据集准备流程后，用户可以获得对应的 RGB + 光流文件，视频文件以及标注文件。

在整个 MMAction2 文件夹下，UCF-101 的文件结构如下：

mmaction2
├── mmaction
├── tools
├── configs
├── data
│   ├── ucf101
│   │   ├── ucf101_{train,val}_split_{1,2,3}_rawframes.txt
│   │   ├── ucf101_{train,val}_split_{1,2,3}_videos.txt
│   │   ├── annotations
│   │   ├── videos
│   │   │   ├── ApplyEyeMakeup
│   │   │   │   ├── v_ApplyEyeMakeup_g01_c01.avi

│   │   │   ├── YoYo
│   │   │   │   ├── v_YoYo_g25_c05.avi
│   │   ├── rawframes
│   │   │   ├── ApplyEyeMakeup
│   │   │   │   ├── v_ApplyEyeMakeup_g01_c01
│   │   │   │   │   ├── img_00001.jpg
│   │   │   │   │   ├── img_00002.jpg
│   │   │   │   │   ├── ...
│   │   │   │   │   ├── flow_x_00001.jpg
│   │   │   │   │   ├── flow_x_00002.jpg
│   │   │   │   │   ├── ...
│   │   │   │   │   ├── flow_y_00001.jpg
│   │   │   │   │   ├── flow_y_00002.jpg
│   │   │   ├── ...
│   │   │   ├── YoYo
│   │   │   │   ├── v_YoYo_g01_c01
│   │   │   │   ├── ...
│   │   │   │   ├── v_YoYo_g25_c05

关于对 UCF-101 进行训练和验证，请参考训练和测试教程。