anet2016-cuhk 开源项目教程

anet2016-cuhk 开源项目教程

anet2016-cuhkAction Recognition Toolbox for CUHK&ETHZ&SIAT submission to ActivityNet 2016 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/an/anet2016-cuhk

1. 项目的目录结构及介绍

anet2016-cuhk/
├── data/
│   ├── annotations/
│   ├── features/
│   ├── lists/
│   └── videos/
├── lib/
│   ├── eval_tools/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── video_funcs.py
├── scripts/
│   ├── extract_features.py
│   ├── train_model.py
│   └── eval_model.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存储项目所需的数据，包括标注文件、特征文件、视频列表和视频文件。
  • annotations/: 存储视频的标注信息。
  • features/: 存储提取的视频特征。
  • lists/: 存储视频列表文件。
  • videos/: 存储原始视频文件。
• lib/: 包含项目的主要功能模块。
  • eval_tools/: 评估工具。
  • models/: 存储模型定义。
  • utils/: 存储各种实用工具函数。
  • video_funcs.py: 视频处理函数。
• scripts/: 包含主要的脚本文件。
  • extract_features.py: 提取视频特征的脚本。
  • train_model.py: 训练模型的脚本。
  • eval_model.py: 评估模型的脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括：

• extract_features.py: 该脚本用于从视频中提取特征。使用方法如下：

  python scripts/extract_features.py --video_dir data/videos --output_dir data/features
  

• train_model.py: 该脚本用于训练模型。使用方法如下：

  python scripts/train_model.py --config config.yaml
  

• eval_model.py: 该脚本用于评估模型。使用方法如下：

  python scripts/eval_model.py --model_path models/best_model.pth --data_dir data/annotations
  

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是一个 YAML 文件，用于配置训练和评估过程中的各种参数。示例配置文件 config.yaml 可能包含以下内容：

data:
  video_dir: data/videos
  annotation_dir: data/annotations
  feature_dir: data/features

model:
  name: resnet50
  num_classes: 101

train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 50

eval:
  batch_size: 32

• data: 配置数据路径。
• model: 配置模型名称和类别数。
• train: 配置训练参数，如批大小、学习率和训练轮数。
• eval: 配置评估参数，如批大小。

通过修改 config.yaml 文件，可以调整项目的训练和评估行为。

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