自建stgcn数据集并训练

参考了许多博文，慢慢地也就把 st-gcn 跑出来了，参考的文章一会附在文章里面，实测有用。

1.安装st-gcn

复现STGCN CPU版 （ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe）_Significance的博客-优快云博客​​​​​​复现旧版STGCN GPU版 （win10+openpose1.5.0）_Significance的博客-优快云博客2

2.准备训练数据集

官方使用的是 Kinetics-skeleton 和 NTU RGB+D 两个数据集来训练网络，如果是自制数据集，我们需要将自己的训练集先转换为这两个数据集的格式，然后再转化为st-gcn所需要的格式。

那么如何将自己的训练集转换成这两个数据集的格式呢？

1）直接在st-gcn的程序里跑自己的数据

运行st-gcn：

python main.py demo_old --video E:/st-gcn/resource/media/数据集名称/running.mp4 --openpose E:/openpose/build/bin

跑出来的json文件可以在st-gcn文件里获取到，单帧和一个视频所有帧都有。文件位置在data/openpose_estimation，data里是所有帧json文件， snippets 是单帧json文件。

2）更改标签与标签序号

此时，存在的问题是json文件末尾的"label"："unknow"，"label_index"： -1。

因为你没有对它进行定义，因次需要 更改"label"与"label_index" ，即标签与标签序号。

3）建议下载 Kinetics-skeleton数据集 ，数据集里的文件如下图，更改后的标签与标签序号对应于kinetics_train与kinstics_val文件。此外