动作识别0-05：mmaction2(SlowFast)-源码无死角解析（1）-cfg文件注释-持续修改更新

以下链接是个人关于mmaction2(SlowFast-动作识别) 所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。
动作识别0-00：mmaction2(SlowFast)-目录-史上最新无死角讲解

前言

该章节的内容比较单调，把 cfg 文件注释单独作为一篇博客列出来，是为了大家方便查找和分析（如果有错误的地方，需要大家及时指出）。阅读过前面博客的朋友，我相信大家注意到了，本人的configs/recognition/slowfast/my_slowfast_r50_4x16x1_256e_ucf101_rgb.py复制于configs/recognition/slowfast/slowfast_r50_4x16x1_256e_kinetics400_rgb.py，然后再上面做了一些修改(这里解决了前面CosineAnealing报错的问题，修改成CosineAnnealing即可)。本人注释如下：

cfg文件注释

model = dict(
    type='Recognizer3D', # 使用3D识别卷积（相对于2D，增加了时间维度）
    backbone=dict( # 主干网络相关配置
        type='ResNet3dSlowFast', #
        pretrained=None,
        resample_rate=8,  # tau, 其对应论文中的参数τ
        speed_ratio=8,  # alpha, 其对应论文中的参数α
        channel_ratio=8,  # beta_inv， 其对应论文中β的倒数
        slow_pathway=dict( # 慢速路径
            type='resnet3d', # 使用resnet3d网络
            depth=50, # 其深度为50
            pretrained=None, # 不使用预训练模型
            lateral=True, # 是否使用侧面链接的方式
            conv1_kernel=(1, 7, 7), # 第一层卷积核大小
            dilations=(1, 1, 1, 1),
            conv1_stride_t=1, # 第一层卷积层在时序维度上的步伐
            pool1_stride_t=1, # 第一个池化层在时序方向上的步伐
            inflate=(0, 0, 1, 1),
            norm_eval=False), # 验证的时候是否使用正则化
        fast_pathway=dict( # 快速路径
            type='resnet3d', # 使用resnet3d网络
            depth=50, # 其深度为50
            pretrained=None, # 不使用预训练模型
            lateral=False, # 是否使用侧面链接的方式
            base_channels=8, # 基础通道数目
            conv1_kernel=(5, 7, 7), # 第一层卷积核大小
            conv1_stride_t=1,  # 第一层卷积层在时序维度上的步伐
            pool1_stride_t=1,  # 第一个池化层在时序方向上的步伐
            norm_eval=False)),  # 验证的时候是否使用正则化
    cls_head=dict( # 头部的分类网络
        type='SlowFastHead',
        in_channels=2304,  # 2048+256，特征连接的通道数
        #num_classes=400,
        num_classes=101, # 训练数据的类别总数
        spatial_type='avg', #
        dropout_ratio=0.5)) # 放置过拟合
train_cfg = None
test_cfg = dict(average_clips=None)

# 来自源slowfast_r50_4x16x1_256e_kinetics400_rgb.py
#dataset_type = 'RawframeDataset'
#data_root = 'data/kinetics400/rawframes_train'
#data_root_val = 'data/kinetics400/rawframes_val'
#ann_file_train = 'data/kinetics400/kinetics400_train_list_rawframes.txt'
#ann_file_val = 'data/kinetics400/kinetics400_val_list_rawframes.txt'
#ann_file_test = 'data/kinetics400/kinetics400_val_list_rawframes.txt'

# 如果使用图像帧的方式训练
# dataset_type = 'RawframeDataset'
# data_root = 'data/ucf101/rawframes'
# data_root_val = 'data/ucf101/rawframes'
# ann_file_train = 'data/ucf101/ucf101_train_split_1_rawframes.txt'
# ann_file_val = 'data/ucf101/ucf101_val_split_1_rawframes.txt'
# ann_file_test = 'data/ucf101/ucf101_val_split_1_rawframes.txt'

# 如果使用加载源视频进行训练
dataset_type = 'VideoDataset'
data_root = 'data/ucf101/videos'
data_root_val = 'data/ucf101/videos'
ann_file_train = 'data/ucf101/ucf101_train_split_1_videos.txt'
ann_file_val = 'data/ucf101/ucf101_val_split_1_videos.txt'
ann_file_test = 'data/ucf101/ucf101_val_split_1_videos.txt'

# 图像进行正则化处理
img_norm_cfg = dict(
    mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_bgr=False)

# 训练，验证，评估数据转换的序列
train_pipeline = [
    dict(type='DecordInit'), # 直接加载视频数据需要需要此项配置

    # num_clips=1表示采集一个clip（可以简单理解为batch_size=1，后续其会被覆盖），
    # clip_len=32，frame_interval=2 表示沿时序维度方向，以间隔为2帧的方式，采集32帧图像
    #dict(type='SampleFrames', clip_len=32, frame_interval=2, num_clips=1),
    dict(type='SampleFrames', clip_len=16, frame_interval=2, num_clips=1),

    #dict(type='FrameSelector'), # 如果加载数据帧进行采样需要此项配置
    dict(type='DecordDecode'), # # 如果直接加载视频数据需要需要此项配置
    # 对图像大小进行缩放
    dict(type='Resize', scale=(-1, 256)),
    # 进行随机剪裁
    dict(type='RandomResizedCrop'),
    # 对剪裁过的图像进行缩放
    dict(type='Resize', scale=(224, 224), keep_ratio=False),
    # 以0.5的概率进行水平翻转
    dict(type='Flip', flip_ratio=0.5),
    # 进行正则化处理
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    # 调整输出形状
    dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'),
    # 统一数据格式
    dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]),
    # 转换为pytorch需要的Tensor数组
    dict(type='ToTensor', keys=['imgs', 'label'])
]
# 同上
val_pipeline = [
    dict(type='DecordInit'),
    #dict(type='SampleFrames',clip_len=32,frame_interval=2,num_clips=1,test_mode=True),
    dict(type='SampleFrames', clip_len=16, frame_interval=2, num_clips=1, test_mode=True),
    #dict(type='FrameSelector'),
    dict(type='DecordDecode'),
    dict(type='Resize', scale=(-1, 256)),
    dict(type='CenterCrop', crop_size=224),
    dict(type='Flip', flip_ratio=0),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'),
    dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]),
    dict(type='ToTensor', keys=['imgs'])
]
# 同上
test_pipeline = [
    dict(type='DecordInit'),
    #dict(type='SampleFrames',clip_len=32,frame_interval=2,num_clips=1,test_mode=True),
    dict(type='SampleFrames', clip_len=16, frame_interval=2, num_clips=1, test_mode=True),
    #dict(type='FrameSelector'),
    dict(type='DecordDecode'),
    dict(type='Resize', scale=(-1, 256)),
    dict(type='ThreeCrop', crop_size=256),
    dict(type='Flip', flip_ratio=0),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'),
    dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]),
    dict(type='ToTensor', keys=['imgs'])
]

# 数据加载的相关配置
data = dict(
    videos_per_gpu=4, #每个GPU加载8个视频数据,可以理解为batch_size
    workers_per_gpu=4, #每个GPU分配4个线程
    # 指定训练，验证，测试数据集路径文件夹配置
    train=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=ann_file_train,
        data_prefix=data_root,
        pipeline=train_pipeline),
    val=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=ann_file_val,
        data_prefix=data_root_val,
        pipeline=val_pipeline),
    test=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=ann_file_test,
        data_prefix=data_root_val,
        pipeline=test_pipeline))
# optimizer，模型训练的优化器
optimizer = dict(
    type='SGD', lr=0.1, momentum=0.9,
    weight_decay=0.0001)  # this lr is used for 8 gpus

# 优化器的相关配置
optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=40, norm_type=2))

# learning policy，学习率的衰减策略
lr_config = dict(policy='CosineAnealing', min_lr=0)
#lr_config = dict(policy='step', step=[40,60])

# 总共迭代次数
total_epochs = 256

# 每间隔多少个epoch进行一次模型保存
# checkpoint_config = dict(interval=4)
checkpoint_config = dict(interval=1)


workflow = [('train', 1)]

# 设置模型评估验证的方式
evaluation = dict(
    interval=5, metrics=['top_k_accuracy', 'mean_class_accuracy'], topk=(1, 5))

# log打印保存的相关设置
log_config = dict(
    interval=20,
    hooks=[
        dict(type='TextLoggerHook'),
        #    dict(type='TensorboardLoggerHook'),
    ])

dist_params = dict(backend='nccl')

# 信息打印等级
log_level = 'INFO'

# 输出保存目录
work_dir = './work_dirs/slowfast_r50_3d_4x16x1_256e_kinetics400_rgb'

# 加载的预训练模型
load_from = None

# 是否继续训练
resume_from = None

# 寻找没用的参数
find_unused_parameters = False