使用MMAction2处理UCF-101数据集

一、环境搭建以及前期准备

参考我的上一篇笔记, 链接: link

二、UCF-101数据集下载

1.在user-data目录下新建文件夹ucf101,再在ucf101文件夹下创建videos文件夹和annotations文件夹

2.下载视频，视频链接: link
建议使用迅雷下载，下载完成后上传至/user-data/ucf101/videos

3.下载UCF101TrainTestSplits-RecognitionTask.zip,里面是一些划分训练集和测试集的txt文件,并上传至/user-data/ucf101/annotations

4.ucf101.rar解压
若没有安装rar，则通过以下命令安装。参考链接: link

cd /home
wget https://www.rarlab.com/rar/rarlinux-x64-5.5.0.tar.gz
tar -zxvf rarlinux-x64-5.5.0.tar.gz
cd rar
make install
mkdir -p /usr/local/bin
mkdir -p /usr/local/lib
cp rar unrar /usr/local/bin
cp rarfiles.lst /etc
cp default.sfx /usr/local/lib

然后进行解压

cd /user-data/ucf101/videos
unrar x UCF101.rar

5.解压UCF101TrainTestSplits-RecognitionTask.zip

cd /user-data/ucf101/annotations
unzip UCF101TrainTestSplits-RecognitionTask.zip

三、提取帧和光流

python build_rawframes.py ${SRC_FOLDER} ${OUT_FOLDER} [--task ${TASK}] [--level ${LEVEL}] \
    [--num-worker ${NUM_WORKER}] [--flow-type ${FLOW_TYPE}] [--out-format ${OUT_FORMAT}] \
    [--ext ${EXT}] [--new-width ${NEW_WIDTH}] [--new-height ${NEW_HEIGHT}] [--new-short ${NEW_SHORT}] \
    [--resume] [--use-opencv] [--mixed-ext]