AttentionalPoolingAction 项目使用教程

AttentionalPoolingAction 项目使用教程

AttentionalPoolingAction Code/Model release for NIPS 2017 paper "Attentional Pooling for Action Recognition" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/at/AttentionalPoolingAction

1. 项目介绍

AttentionalPoolingAction 是一个用于动作识别的开源项目，基于 NIPS 2017 论文 "Attentional Pooling for Action Recognition" 开发。该项目通过引入注意力机制来提升动作识别的准确性。主要特点包括：

• 注意力机制：通过注意力机制增强模型对关键动作特征的捕捉能力。
• TensorFlow 实现：使用 TensorFlow 框架进行模型训练和评估。
• 支持多种数据集：支持 MPII、HMDB-51 和 HICO 等数据集。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你的环境满足以下要求：

• CentOS 6.5
• Python 2.7
• TensorFlow 1.1.0-rc2

2.2 代码克隆与目录设置

首先，克隆项目代码并设置相关目录：

git clone --recursive https://github.com/rohitgirdhar/AttentionalPoolingAction.git
export ROOT=`pwd`/AttentionalPoolingAction
cd $ROOT/src/
mkdir -p expt_outputs data

2.3 编译自定义操作

进入自定义操作目录并进行编译：

cd custom_ops
make
cd ..

2.4 数据准备

下载并解压 MPII 数据集的 tfrecord 文件：

cd $ROOT/utils/dataset_utils
# 设置 MPII 图像和注释文件的路径
python gen_tfrecord_mpii.py

2.5 模型测试

下载预训练模型并进行测试：

# 下载并解压预训练模型到 $ROOT/src/pretrained_models/

# 使用注意力机制的模型
python eval.py --cfg /experiments/002_MPII_ResNet_withAttention_pretrained.yaml

# 使用姿态正则化注意力机制的模型
python eval.py --cfg /experiments/003_MPII_ResNet_withPoseAttention_pretrained.yaml

3. 应用案例和最佳实践

3.1 动作识别

AttentionalPoolingAction 项目主要用于动作识别任务。通过引入注意力机制，模型能够更好地捕捉视频中的关键动作特征，从而提高识别准确率。

3.2 数据集扩展

除了 MPII 数据集，项目还支持 HMDB-51 和 HICO 数据集。用户可以根据需要扩展数据集，并通过调整配置文件进行训练和测试。

3.3 模型优化

项目提供了多种配置文件，用户可以根据需求选择不同的模型配置进行训练和评估。例如，使用注意力机制的模型可以显著提升识别性能。

4. 典型生态项目

4.1 TensorFlow

AttentionalPoolingAction 项目基于 TensorFlow 框架开发，充分利用了 TensorFlow 的强大功能和生态系统。

4.2 OpenPose

在处理 HMDB-51 和 HICO 数据集时，项目使用了 OpenPose 进行姿态估计，进一步提升了模型的性能。

4.3 MPII 数据集

MPII 数据集是项目的主要数据集之一，提供了丰富的动作识别数据，帮助模型进行有效的训练和评估。

通过以上步骤，你可以快速启动并使用 AttentionalPoolingAction 项目进行动作识别任务。希望本教程对你有所帮助！

AttentionalPoolingAction Code/Model release for NIPS 2017 paper "Attentional Pooling for Action Recognition" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/at/AttentionalPoolingAction