隐藏双流卷积网络动作识别项目教程

隐藏双流卷积网络动作识别项目教程

1. 项目介绍

本项目是基于卷积神经网络（CNN）的隐藏双流动作识别模型，该模型是论文《Hidden Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition》的Caffe实现。该模型通过结合空间流和隐藏流，能够在无需标注视频动作的情况下，对视频中的动作进行识别。本项目的目的是提供一个开源的实现，使得研究者能够更容易地使用和扩展这一模型。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统已安装以下依赖项：

• OpenCV 3
• Caffe框架
• CUDNN 5.1
• Ubuntu 16.04操作系统（或其他兼容系统）
• GPU（推荐使用NVIDIA的Titan X）

编译Caffe

首先，您需要编译Caffe框架。配置Makefile.config文件，然后执行以下命令：

make -j 6 all

训练模型

假设您已成功编译代码，以下是基于UCF101数据集的第一部分进行训练的步骤：

1. 进入相应目录：

cd models/ucf101_split1_unsup_end

2. 修改train_rgb_split1.txt和val_rgb_split1.txt文件中的FRAME_PATH，指向您存储提取视频帧的路径。

3. 下载初始化模型（预训练的时序流CNN基于预训练的MotionNet）。

4. 调整end_train_val.prototxt和end_solver.prototxt文件中的参数，或者保持默认设置。

5. 运行以下命令开始训练：

../../build/tools/caffe train -solver=end_solver.prototxt -weights=ucf101_split1_vgg16_init.caffemodel

测试模型

同样，假设您已成功编译代码，以下是测试模型的步骤：

1. 下载预训练模型。

2. 进入测试目录：

cd models/ucf101_split1_unsup_end/eval_ucf101

3. 在运行demo_hidden.py之前，确保在demo_hidden.py中正确设置了model_def_file和model_file路径，以及testlist01_with_labels.txt中的FRAME_PATH。

4. 运行late_fusion.m脚本以获取最终的双流预测结果。

3. 应用案例和最佳实践

• 数据集准备：确保按照项目要求准备数据集，提取视频帧，并构建训练和验证列表文件。
• 超参数调优：在训练过程中，可能需要调整损失权重、学习率等超参数以获得更好的性能。
• 模型融合：通过空间流和隐藏流的融合，可以提高动作识别的准确性。

4. 典型生态项目

• GuidedNet：引导光流学习。
• Two_Stream Pytorch：基于PyTorch的两流网络实现，用于视频动作识别。

以上是隐藏双流卷积网络动作识别项目的简要教程，希望能够帮助您快速上手并使用该项目。