自定义ava数据集及训练与测试完整版时空动作/行为视频数据集制作 yolov5, deep sort, VIA MMAction, SlowFast

Posted 2022-04-28 CV-杨帆

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了自定义ava数据集及训练与测试完整版时空动作/行为视频数据集制作 yolov5, deep sort, VIA MMAction, SlowFast相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前言

这一篇博客应该是我花时间最多的一次了，从2022年1月底至2022年4月底。

我已经将这篇博客的内容写为论文,上传至arxiv：https://arxiv.org/pdf/2204.10160.pdf
欢迎大家指出我论文中的问题，特别是语法与用词问题

在github上，我也上传了完整的项目：https://github.com/Whiffe/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset

关于自定义ava数据集，也是后台私信我最多的，也是我想完成的。

下面是我在知乎、B站的同步内容：
知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/503031957
B站：https://www.bilibili.com/video/BV1j3411M7Ba/

前言
1 最终要产生的标注文件
2 AI平台与项目下载
- 2.1 AI 平台
- 2.2 项目下载
3 数据集视频准备
4 视频裁剪与抽帧
- 4.1 安装ffmpeg
- 4.2 视频裁剪
- 4.3 视频抽帧
- 4.4 整合与缩减帧
- 4.5 不整合的缩减
5 yolov5与deep sort 安装
- 5.1 安装
- 5.2 对choose_frames_all进行检测
6 生成dense_proposals_train.pkl
7 导入via
- 7.1 choose_frames_all_middle
- 7.2 生成via标注文件
- 7.3 去掉via默认值
- 7.5 下载choose_frames_middle与VIA标注
8 via标注信息的提取
- 8.1 ava_train
- 8.2 via Json 解析
- 8.3 提取上传标注完成的json文件
9 deep sort
- 9.1 dense_proposals_train_deepsort.py
- 9.2 融合actions与personID
- 9.3 修正ava_train_temp.csv
10 其它标注文件的生成
- 10.1 train_excluded_timestamps.csv
- 10.2 included_timestamps.txt
- 10.3 action_list.pbtxt
- 10.4 dense_proposals_train.pkl
11 val文件的生成
- 11.1 dense_proposals_val.pkl
- 11.2 val.csv
- 11.3 train_excluded_timestamps.csv
12 rawframes
13 标注文件修正
- 13.1 dense_proposals_train
- 13.2 dense_proposals_val
14 mmaction2 安装
15 训练与测试
- 15.1 配置文件
- 15.2 训练
- 15.3 测试

1 最终要产生的标注文件

我将标注3个视频，每个视频10秒，作为简单的例子。

我们最终需要如下文件：

train.csv
test.csv

train_excluded_timestamps.csv
test_excluded_timestamps.csv
val_excluded_timestamps.csv

avaMin_included_timestamps.csv

avaMin_dense_proposals_train.pkl
avaMin_dense_proposals_test.pkl
avaMin_dense_proposals_val.pkl

avaMin_action_list_v2.2.pbtxt
avaMin_action_list_v2.2_for_activitynet_2019.pbtxt

数据集文件结构如下：

2 AI平台与项目下载

2.1 AI 平台

我使用的AI平台：https://cloud.videojj.com/auth/register?inviter=18452&activityChannel=student_invite
以下的操作均在该平台的基础上完成

实例镜像选择：Pytorch 1.8.0，python 3.8，CUDA 11.1.1

2.2 项目下载

为了让项目可以快速下载，我将项目同步到了码云：https://gitee.com/YFwinston/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset.git

cd /home
git clone https://gitee.com/YFwinston/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset.git

3 数据集视频准备

视频是从AVA数据集中随机选择了1个，我会从这个视频中裁剪出3个10秒的片段：

https://s3.amazonaws.com/ava-dataset/trainval/2DUITARAsWQ.mp4

将视频下载到极链AI平台的镜像实例，代码如下：
（如果速度慢了，可以现采用迅雷下载，然后上传）
在AI平台执行：

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/videos
wget https://s3.amazonaws.com/ava-dataset/trainval/2DUITARAsWQ.mp4 -O ./1.mp4

4 视频裁剪与抽帧

4.1 安装ffmpeg

本文使用ffmpeg进行视频裁剪与抽帧，所以先安装ffmpeg

conda install x264 ffmpeg -c conda-forge -y

4.2 视频裁剪

在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset下执行：

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset
sh cut_video.sh

4.3 视频抽帧

参考ava数据集，每秒裁剪30帧
在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset 下执行：

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset
bash cut_frames.sh

4.4 整合与缩减帧

4.3节中产生的frames文件夹的结构，在后续yolov5检测时会出现不方便，所以我采用下面的方式，将所有的图片放在了一个文件夹（choose_frames_all）中。
同时，并不是，所有图片都需要检测与标注，在10秒的视频中，检测标注：x_000001.jpg、x_000031.jpg、x_000061.jpg、x_000091.jpg、x_0000121jpg、x_000151.jpg、x_000181.jpg、x_000211.jpg、x_000241.jpg、x_000271.jpg、x_000301.jpg。

在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset 下执行：

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset 
python choose_frames_all.py 10 0

其中10代表视频长度，0代表从第0秒开始

4.5 不整合的缩减

4.4的整合与缩减是为了yolov5的检测，这里的不整合的缩减是为了via的标注。

在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset 下执行：

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset 
python choose_frames.py 10 0

5 yolov5与deep sort 安装

5.1 安装

运行以下命令：

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort
pip install -r requirements.txt
pip install opencv-python-headless==4.1.2.30

wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.1/yolov5s.pt -O /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/yolov5/yolov5s.pt 
mkdir -p /root/.config/Ultralytics/
wget  https://ultralytics.com/assets/Arial.ttf -O /root/.config/Ultralytics/Arial.ttf

采用deep sort的原因：为生成[train/val].csv做准备，dense_proposals_[train/val/test].pkl不会用到deep sort的检测结果。

5.2 对choose_frames_all进行检测

在/home/yolov5_deepsort_pytorch_-yf中
进行检测

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort
python ./yolov5/detect.py --source ../Dataset/choose_frames_all/ --save-txt --save-conf

结果存储在：/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/yolov5/runs/detect/exp

6 生成dense_proposals_train.pkl

在 /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork下运行：

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork
python dense_proposals_train.py ../yolov5/runs/detect/exp/labels ./dense_proposals_train.pkl show

7 导入via

7.1 choose_frames_all_middle

/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset 下的 choose_frames 文件夹中包含10秒视频中11张图片，但是在最后生成的标注文件，不包含前2张图片和后2张图片。所以需要创建一个choose_frames_middle文件夹，存放不含前2张图片与后2张图片的文件夹。

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/
python choose_frames_middle.py

7.2 生成via标注文件

自定义动作在：/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork/dense_proposals_train_to_via.py文件中，具体位置如下图：

在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork/下执行

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork/
python dense_proposals_train_to_via.py ./dense_proposals_train.pkl ../../Dataset/choose_frames_middle/

生成的标注文件保存在：/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/choose_frames_middle中

7.3 去掉via默认值

标注时有默认值，这个会影响我们的标注，需要取消掉。
我尝试了很多次，想在生成via标注文件时，去掉标注选项中的默认值，结果还是没有实现，那就在生成之后，直接对via的json文件进行操作，去掉默认值。

在：/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/下运行

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset
python chang_via_json.py

7.5 下载choose_frames_middle与VIA标注

对choose_frames_middle文件压缩
在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset中执行：

apt-get update
apt-get install zip
apt-get install unzip

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset
zip -r choose_frames_middle.zip choose_frames_middle

下载：choose_frames_middle.zip

然后使用via进行标注
via官网：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/
via标注工具下载链接：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/downloads/via3/via-3.0.11.zip
点击 via_image_annotator.html

下图是via的界面，1代表添加图片，2代表添加标注文件

导入图片，打开标注文件（注意，打开x_proposal_s.json），最后结果：

8 via标注信息的提取

经过动作标注，via的标注信息保存为json文件，json文件中包含：视频的名字、视频帧的编号、人的坐标值、动作类别编号
这些信息都是标注文件所需要的，需要把json文件中的信息整合，这一节就是对via中信息做整合。

8.1 ava_train

下图是ava标注文件（ava_train.csv）

第一列：视频的名字
第二列：视频帧ID，比如15:02这一帧，表示为902，15:03这一帧表示为903
第三列到第六列：人的坐标值（x1，y1，x2，y2）
第七列：动作类别编号
第八列：人的ID

目前，我们的数据中没有最后一列的ID，其它都生成了，所以我们先将这些信息提取出来。

8.2 via Json 解析

解析使用菜鸟平台的json解析网站：https://c.runoob.com/front-end/53/

8.3 提取上传标注完成的json文件

这里需要注意的是，我给每个标注完成的文件取名：视频名_finish.json，如视频1，标注完成后的名字为：1_finish.json

在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/下执行

cd  /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/
python json_extract.py

会在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/下生成：
train_without_personID.csv

9 deep sort

9.1 dense_proposals_train_deepsort.py

由于deepsort需要提前送入2帧图片，然后才能从第三帧开始标注人的ID，dense_proposals_train.pkl是从第三张开始的（即缺失了0，1），所以需要将0，1添加

在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork下执行

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork
python dense_proposals_train_deepsort.py ../yolov5/runs/detect/exp/labels ./dense_proposals_train_deepsort.pkl show

接下来使用deep sort来关联人的ID
将图片与yolov5检测出来的坐标，送入deep sort进行检测

在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/执行命令如下：

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/
wget https://drive.google.com/drive/folders/1xhG0kRH1EX5B9_Iz8gQJb7UNnn_riXi6 -O ./deep_sort_pytorch/deep_sort/deep/checkpoint/ckpt.t7 
python yolov5_to_deepsort.py --source /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/frames

ckpt.t7 可以单独下载后上传AI平台

结果在：/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/train_personID.csv，如下图

9.2 融合actions与personID

目前已经有2个文件了：
1，train_personID.csv
包含坐标、personID
2，train_without_personID.csv
包含坐标、actions

所以现在需要将两者拼在一起

在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/下执行

cd  /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/
python train_temp.py

最后结果：home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/train_temp.csv

运行结束后，会发现有些ID是-1，这些-1是deepsort未检测出来的数据，原因是人首次出现或者出现时间过短，deepsort未检测出ID。

9.3 修正ava_train_temp.csv

针对train_temp.csv中存在-1的情况，需要进行修正

在/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/下执行

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/
python train.py

结果在：/home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations/train.csv

10 其它标注文件的生成

这篇博客几乎花了85%的内容说了ava_train.csv的方法，其余的标注文件的生成方法相对来说都要简单需要

10.1 train_excluded_timestamps.csv

由于视频中没有需要排除的视频帧，所以这里就创建空的avaMin_train_excluded_timestamps.csv文件。

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations
touch train_excluded_timestamps.csv

10.2 included_timestamps.txt

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations
touch included_timestamps.txt

然后在included_timestamps.txt 中写入

10.3 action_list.pbtxt

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations
touch action_list.pbtxt

item 
  name: "talk"
  id: 1

item 
  name: "bow"
  id: 2

item 
  name: "stand"
  id: 3

item 
  name: "sit"
  id: 4

item 
  name: "walk"
  id: 5

item 
  name: "hand up"
  id: 6

item 
  name: "catch"
  id: 7

10.4 dense_proposals_train.pkl

cp /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork/dense_proposals_train.pkl /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations

11 val文件的生成

val文件的生成
我只是做一个样例，所以我就把train与val设置为一样的

11.1 dense_proposals_val.pkl

cp /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations/dense_proposals_train.pkl /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations/dense_proposals_val.pkl

11.2 val.csv

cp /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations/train.csv /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations/val.csv

11.3 train_excluded_timestamps.csv

cp /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations/train_excluded_timestamps.csv /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/annotations/val_excluded_timestamps.csv

12 rawframes

在取名上，裁剪的视频帧存在与训练不匹配的问题，所以需要对/home/Dataset/frames中的图片进行名字修改
例如:
原本的名字：rawframes/1/1_000001.jpg
目标名字：rawframes/1/img_00001.jpg

cp -r /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/frames/* /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/Dataset/rawframes
cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork/
python change_raw_frames.py

13 标注文件修正

有部分的标注文件在字段类型上有些问题
所以需要修正

13.1 dense_proposals_train

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork
python change_dense_proposals_train.py

13.2 dense_proposals_val

cd /home/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset/yolovDeepsort/mywork
python change_dense_proposals_val.py

14 mmaction2 安装

cd /home

git clone https://gitee.com/YFwinston/mmaction2_YF.git

pip install mmcv-full==1.3.17 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.8.0/index.html

pip install opencv-python-headless==4.1.2.30

pip install moviepy

cd mmaction2_YF
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .
mkdir -p ./data/ava

cd ..
git clone https://gitee.com/YFwinston/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .

cd ../mmaction2_YF

wget https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco_bbox_mAP-0.384_20200504_210434-a5d8aa15.pth -P ./Checkpionts/mmdetection/

wget https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/slowfast/slowfast_r50_8x8x1_256e_kinetics400_rgb/slowfast_r50_8x8x1_256e_kinetics400_rgb_20200716-73547d2b.pth -P ./Checkpionts/mmaction/

15 训练与测试

15.1 配置文件

在 /mmaction2_YF/configs/detection/ava/下创建 my_slowfast_kinetics_pretrained_r50_4x16x1_20e_ava_rgb.py

cd /home/mmaction2_YF/configs/detection/ava/
touch my_slowfast_kinetics_pretrained_r50_4x16x1_20e_ava_rgb.py

# model setting
model = dict(
    type='FastRCNN',
    backbone=dict(
        type='ResNet3dSlowFast',
        pretrained=None,
        resample_rate=8,
        speed_ratio=8,
        channel_ratio=8,
        slow_pathway=dict(
            type='resnet3d',
            depth=50,
            pretrained=None,
            lateral=True,
            conv1_kernel=(1, 7, 7),
            dilations=(1, 1, 1, 1),
            conv1_stride_t=1,
            pool1_stride_t=1,
            inflate=(0, 0, 1, 1),
            spatial_strides=(1, 2, 2, 1)),
        fast_pathway=dict(
            type='resnet3d',
            depth=50,
            pretrained=None,
            lateral=False,
            base_channels=8,
            conv1_kernel=(5, 7, 7),
            conv1_stride_t=1,
            pool1_stride_t=1,
            spatial_strides=(1, 2, 2, 1))),
    roi_head=dict(
        type='AVARoIHead',
        bbox_roi_extractor=dict(
            type='SingleRoIExtractor3D',
            roi_layer_type='RoIAlign',
            output_size=8,
            with_temporal_pool=True),
        bbox_head=dict(
            type='BBoxHeadAVA',
            in_channels=2304,
            num_classes=81,
            multilabel=True,
            dropout_ratio=0.5)),
    train_cfg=dict(
        rcnn=dict(
            assigner=dict(
                type='MaxIoUAssignerAVA',
                pos_iou_thr=0.9,
                neg_iou_thr=0.9,
                min_pos_iou=0.9),
            sampler=dict(
                type='RandomSampler',
                num=32,
                pos_fraction=1,
                neg_pos_ub=-1,
                add_gt_as_proposals=True),
            pos_weight=1.0,
            debug=False)),
    test_cfg=dict(rcnn自定义ava数据集及训练与测试 完整版 时空动作/行为 视频数据集制作 yolov5, deep sort, VIA MMAction, SlowFast
 mmaction2 入门教程 04训练 AVA 数据集中的自定义类别
 mmaction2 入门教程 04训练 AVA 数据集中的自定义类别
 [深度学习][原创]使用labelImg+yolov5完成所有slowfast时空动作检测项目-训练测试篇
 mmaction2 slowfast 行为分析(商用级别)配置文件和自定义ava数据集加载过程解析
 Yolov5训练自己的数据集（详细完整版）

自定义ava数据集及训练与测试 完整版 时空动作/行为 视频数据集制作 yolov5, deep sort, VIA MMAction, SlowFast

前言

目录

1 最终要产生的标注文件

2 AI平台 与 项目下载

2.1 AI 平台

2.2 项目下载

3 数据集视频准备

4 视频裁剪与抽帧

4.1 安装ffmpeg

4.2 视频裁剪

4.3 视频抽帧

4.4 整合与缩减帧

4.5 不整合的缩减

5 yolov5与deep sort 安装

5.1 安装

5.2 对choose_frames_all进行检测

6 生成dense_proposals_train.pkl

7 导入via

7.1 choose_frames_all_middle

7.2 生成via标注文件

7.3 去掉via默认值

7.5 下载choose_frames_middle与VIA标注

8 via标注信息的提取

8.1 ava_train

8.2 via Json 解析

8.3 提取上传标注完成的json文件

9 deep sort

9.1 dense_proposals_train_deepsort.py

9.2 融合actions与personID

9.3 修正ava_train_temp.csv

10 其它标注文件的生成

10.1 train_excluded_timestamps.csv

10.2 included_timestamps.txt

10.3 action_list.pbtxt

10.4 dense_proposals_train.pkl

11 val文件的生成

11.1 dense_proposals_val.pkl

11.2 val.csv

11.3 train_excluded_timestamps.csv

12 rawframes

13 标注文件修正

13.1 dense_proposals_train

13.2 dense_proposals_val

14 mmaction2 安装

15 训练与测试

15.1 配置文件

自定义ava数据集及训练与测试完整版时空动作/行为视频数据集制作 yolov5, deep sort, VIA MMAction, SlowFast

2 AI平台与项目下载