Temporal Segment Networks (TSN) 使用教程

Temporal Segment Networks (TSN) 使用教程

temporal-segment-networks Code & Models for Temporal Segment Networks (TSN) in ECCV 2016 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/temporal-segment-networks

1. 项目介绍

Temporal Segment Networks (TSN) 是一个用于视频动作识别的深度学习框架。TSN 通过在时间维度上对视频进行分段采样，并结合多个时间片段的信息来提高动作识别的准确性。该项目在 ECCV 2016 上发表，并提供了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者使用。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，确保你已经安装了以下依赖：

• Python 3.x
• Caffe
• OpenCV
• DenseFlow

2.2 克隆项目

首先，克隆 TSN 项目到本地：

git clone --recursive https://github.com/yjxiong/temporal-segment-networks.git
cd temporal-segment-networks

2.3 构建项目

运行以下脚本来构建 Caffe 和 DenseFlow：

bash build_all.sh

2.4 下载数据集

TSN 项目支持 UCF-101 和 HMDB51 数据集。你可以从官方网站下载这些数据集，并解压到指定目录。

2.5 提取光流图像

使用以下命令提取视频的光流图像：

bash scripts/extract_optical_flow.sh SRC_FOLDER OUT_FOLDER NUM_WORKER

其中：

• SRC_FOLDER 是视频数据集的目录。
• OUT_FOLDER 是输出光流图像的目录。
• NUM_WORKER 是用于并行处理的 GPU 数量。

2.6 训练模型

使用以下命令开始训练 TSN 模型：

python tools/train_net.py --cfg configs/ucf101/tsn_bn_inception_rgb_train_val.yaml

2.7 测试模型

训练完成后，可以使用以下命令进行测试：

python tools/eval_net.py ucf101 1 rgb FRAME_PATH \
    models/ucf101/tsn_bn_inception_rgb_deploy.prototxt \
    models/ucf101_split_1_tsn_rgb_reference_bn_inception.caffemodel \
    --num_worker 4 --save_scores SCORE_FILE

3. 应用案例和最佳实践

3.1 视频动作识别

TSN 主要用于视频动作识别任务。通过结合多个时间片段的信息，TSN 能够更准确地识别视频中的动作。例如，在 UCF-101 数据集上，TSN 模型可以达到较高的识别准确率。

3.2 多模态融合

TSN 支持多模态融合，例如 RGB 和光流图像的融合。通过调整不同模态的权重，可以进一步提升模型的性能。

4. 典型生态项目

4.1 MMAction

MMAction 是一个基于 PyTorch 的全功能动作理解工具箱，包含了 TSN 以及其他最先进的动作识别框架。如果你使用 PyTorch，建议切换到 MMAction 以获得更好的支持。

4.2 Caffe

TSN 项目基于 Caffe 框架，Caffe 是一个高效的深度学习框架，特别适合图像和视频处理任务。

4.3 DenseFlow

DenseFlow 是 TSN 项目中用于提取光流图像的工具，它能够高效地从视频中提取光流信息，为 TSN 模型提供输入数据。

通过以上步骤，你可以快速上手 Temporal Segment Networks (TSN) 项目，并在视频动作识别任务中应用它。

temporal-segment-networks Code & Models for Temporal Segment Networks (TSN) in ECCV 2016 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/temporal-segment-networks