用C3D抽取特征

最近要用C3D来抽取特征，以后也会经常用到，所以这里把C3D抽取特征的几个重要步骤总结一下：

1、将C3D clone 到本地

git clone https://github.com/facebook/C3D.git

2、编译C3D

3、先测试一下能否运行

cd examples/c3d_feature_extraction
sh c3d_sport1m_feature_extraction_frm.sh

4、将视频抽取成图像帧（也可以以视频为单位抽取特征，但是这里只讲以帧为单位去抽取C3D特征）

5、准备input_list_frm.txt文件，其文件格式为

<frame_path> <starting_frame> <label>
./input/train198_frames/video_validation_0000940/ 1 0 
./input/train198_frames/video_validation_0000940/ 17 0

6、创建文件夹用于装载抽取好的特征（每个视频一个文件夹），并准备output_list_frm.txt，其文件格式为

<output_prefix> <starting_frame>
./output/train198_ori_fea/video_validation_0000940/000001 
./output/train198_ori_fea/video_validation_0000940/000017

7、修改prototxt/c3d_sport1m_feature_extractor_frm.prototxt

    source: "prototxt/input_list_frm.txt" %改为对应的文件
    use_image: true
    mean_file: "sport1m_train16_128_mean.binaryproto" %改为相应的模型
    batch_size: 50 %改为想要的batchsize
    crop_size: 112
    mirror: false
    show_data: 0
    new_height: 128
    new_width: 171
    new_length: 16
    shuffle: false %确认此处为false

8、修改c3d_sport1m_feature_extraction_frm.sh
对应的修改规则为

extract_image_features.bin <feature_extractor_prototxt_file>
<c3d_pre_trained_model> <gpu_id> <mini_batch_size>
<number_of_mini_batches> <output_prefix_file> <feature_name1>
<feature_name2>

GLOG_logtosterr=1 ../../build/tools/extract_image_features.bin prototxt/c3d_sport1m_feature_extractor_frm.prototxt conv3d_deepnetA_sport1m_iter_1900000 0 50 1 prototxt/output_list_prefix.txt fc7-1 fc6-1 prob

其中mini_batch_size与number_of_mini_batches的乘积要大于所要抽取的特征的总数